‘壹’ 计算机视觉经典书籍推荐
计算机视觉作为人工智能的一个分支，专注于使机器能够“看”并识别目标。这包括使用摄像机和电脑模拟人眼进行识别、跟踪和测量，以及进行图形处理，使图像更适合人眼观察或仪器检测。
无人机技术领域已经产生了许多关于计算机视觉的优秀案例。为了更好地学习和深入研究计算机视觉，阿木实验室为您推荐以下经典书籍。
一、综合篇
1.《计算机视觉：算法与应用》作者：Richard Szeliski
这本书为计算机视觉初学者提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础。理乍得根据多年在华盛顿大学教授这一课题的经验编写了此书，包括成像、图像处理、特征检测、匹配与分割、基于特征的对齐、基于运动的结构重建等。此外，书中还涉及了计算机视觉算法涉及的线性代数、数值优化技术、贝叶斯建模与推理。
2.《计算机视觉：一种现代方法》作者: 福赛斯(David A. Forsyth)/泊斯(Jean Ponce)
本书内容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容。
二、几何篇
1.《计算机视觉中的多视图几何》作者：Richard Hartley/Andrew Zisserman
本书以统一框架的形式给出了场景重建的理论与实现细节，包括三维几何与重建所需的计算相关的几何原则及物体的代数表达。同时，作者还提供了详尽的背景知识、应用和实现算法的解释。
2.《An Invitation to 3-D Vision》作者: Yi Ma / Stefano Soatto / Jana Kosecká / S. Shankar Sastry
本书着重讲述了计算机视觉中的重要问题，利用线性代数和矩阵理论从一系列二维图像中重建三维结构和运动。本书的特点是一套基于多幅图像的研究几何和重建几何模型的统一框架，包括图像形成、基本的图像处理方法以及特征提取等内容，同时也给出实现视觉算法及系统的操作指南。
3.《计算机视觉： 计算理论与算法基础》 作者：马颂德，张正友
本书阐述计算机视觉从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程，以及视觉信息处理的计算理论、表达与计算方法。本书系统地介绍了计算机视觉的重要理论与算法，包括图像特征提取、摄像机定标、立体视觉、运动视觉(或称序列图像分析)、由图像灰度恢复三维物体形状的方法、物体建模与识别方法以及距离图像分析方法等。
三、OpenCV 篇
1.《Learning OpenCV 3》作者: Adrian Kaehler / Gary Bradski
这本书的重点是教你如何使用opencv库，也许是首屈一指的开源计算机视觉库。所有的代码示例都在C++中，这表明目标受众是专业的开发人员，他们想学习如何将计算机视觉应用到他们的项目中。
2.《OpenCV 教程》作者: 刘瑞祯 / 于仕琪
本书是国内第一本全面介绍OpenCV的中文版图书，对OpenCV开放源代码计算机视觉库进行了详细讲解。OpenCV由一系列 C函数和C++类构成，功能涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。OpenCV实现了大量通用算法，涉及到图像处理、结构分析、运动检测、摄像机定标、三维重建以及机器学习等方面，并有较高的运行效率。书中所有实例均提供C/C++语言的源代码。
四、图像处理以及模式识别
1.《数字图像处理》作者：冈萨雷斯，阮秋琦（译）
本书共12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理等。
2.《模式识别》 作者：边肇琪，张学工
本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、B00sting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。
3.《模式分类》 作者：Richard O. Duda
模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名着。主要讲解统计模式识别和结构模式识别，以及许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
五、机器学习篇
1.《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》作者：Simon J.D. Prince
本书介绍了解决计算机视觉问题的概率模型学习与推理的方法，讲述了如何利用训练数据建立观察图像和要估计的内容的联系，例如估计三维结构。本书包括概率基础知识、概率图模型、图分割方法、多视觉几何、相机标定、人脸识别、目标跟踪等等。书中共介绍了70多种算法。
2.《Pattern Recognition and Machine Learning》 作者：Christopher Bishop
本书是第一本从贝叶斯的角度讲述模式识别，用图模型的方式描述离散概率分布的书籍。内容包括：线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核方法、图模型、混合模型与期望最大化算法、近似推理、采样方法、连续隐变量模型等。
3.《深度学习》 作者：Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
本书包括三大部分，第一部分介绍了基本的数学工具和机器学习概念，第二部分描述了最着名的深度学习算法，第三部分列举了深度学习研究前沿的想法及问题。
4.《Generalized Principal Component Analysis》作者：RenéVidal, Yi Ma, Shankar Sastry
本书介绍了关于从一个或多个子空间或流形产生出来的，可能含有噪声、大误差或者异常的高维数据建模的数学理论和计算工作的最新进展，涵盖了用于子空间估计和分割的最新的代数的、几何的、统计的计算方法，并且给出了若干在图像处理、图像视频分割、人脸识别与聚类等问题的有趣应用。
‘贰’ 深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。
DBSCAN算法的定义和背景，由Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander和Xiaowei Xu于1996年提出。它以其独特的密度定义和能力，处理有噪声的复杂数据集，揭示数据中潜藏的自然结构。DBSCAN算法不需要事先指定簇的数量，它能够根据数据本身的特性，自动发现簇的数量，并识别任意形状的簇，同时将不属于任何簇的点标识为噪声。例如，在一个电商平台的用户购买行为数据集中，DBSCAN能够识别用户群体的自然聚集，哪怕是最复杂的形状，这对于划分用户细分市场非常有用。
聚类在众多领域有着广泛的应用，从生物信息学中基因表达的分析到社交网络中社区的检测，从市场细分到图像和语音识别。与K-means等经典聚类算法相比，DBSCAN不需要预设簇的数目，且对于簇的形状没有假设。想象在一个城市中有多个不同的聚会活动，DBSCAN能够发现并区分每个活动的聚类，而不仅仅是将城市划分为几个大小相近的区域。
DBSCAN算法通过两个参数：邻域半径（eps）和最小点数（minPts）来定义数据的密度。邻域的查询、聚类的形成过程以及参数选择的影响都将对聚类结果产生显着影响。选择合适的eps和minPts参数对于DBSCAN算法的成功至关重要。例如，在城市化模式研究中，参数的选择将直接影响到城市化核心区域和边缘区域的识别。参数的调整需要基于数据探索的迭代过程，通过可视化工具来观察不同参数下的聚类结果，以评估其对数据分布的合理性。
实战技巧包括数据准备、选择DBSCAN的参数、对数据进行聚类以及结果的可视化。通过具体的案例实战，我们可以直观地理解DBSCAN在特定参数设置下是如何分隔数据点的。处理过程包括输出聚类的数量和噪声点的数量，以及通过图表展示不同颜色的点表示不同的簇，黑色点表示噪声。这些图像将帮助我们理解算法如何将数据点分成不同的簇，以及如何识别出噪声。
最佳实践包括DBSCAN在复杂数据集处理、噪声和异常值抵抗、参数优化等方面的表现。DBSCAN在处理现实世界复杂数据时尤为重要，因为它对数据集中的簇形状和大小没有固定的假设，提供了对噪声和异常值具有内在抵抗力的优点。不过，DBSCAN在高维空间中的表现可能会受到距离度量的可靠性影响，参数的选择对算法的结果影响巨大，但这也提供了利用领域知识深入数据挖掘的机会。
通过本文的学习，读者应能够理解DBSCAN的深度和灵活性，以及如何在不同情境中应用这一强大的工具。DBSCAN是人工智能和机器学习工具箱中的重要工具，帮助我们更好地处理复杂数据集，解锁数据的真正潜力。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，上亿营收AI产品研发负责人。