《动手学计算机视觉》的读后感大全

《动手学计算机视觉》是一本介绍计算机视觉基础知识和实践技巧的书籍。通过阅读本书，读者可以了解图像处理、特征提取、目标检测等内容，并通过实际案例进行实践，加深对计算机视觉的理解和掌握。这本书内容丰富，适合初学者和进阶者阅读。

动手学计算机视觉读后感第一篇

全面

这是一本由高校老师撰写的计算机视觉的教科书，内容全面。

可以比较系统的掌握关于“计算机视觉”这个细分领域的基本概念。

提到了相关领域各个概念，并做了一般介绍。

与全面想对应的，是其中包含大量代码。

跟着实践可以有效掌握、深入理解。

除了代码，还附带了大量输出结果，对比展示；

因为其全面、细致的特点，适合新手小白借阅。

动手学计算机视觉读后感第二篇

计算机视觉是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理视觉信息，即“看懂”图像和视频。计算机视觉涉及许多任务，包括图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、物体追踪、图像生成等。其最终目标是让机器能在不同场景中准确理解视觉数据，并做出智能反应和决策。然而，初学者在学习计算机视觉的过程中，经常会面临两个方面的挑战：

第一，计算机视觉涵盖的领域知识广泛，庞大的知识体系会令初学者无所适从，难以从整体上把握计算机视觉技术。

第二，计算机视觉对工程实现要求高，即相关原理和算法都学会了，但动手去编程实现时却得不到期望中的结果。

《动手学计算机视觉》针对这两项挑战给出了高效的学习方案。

对于第一个挑战，本书作者参考Richard Szeliski教授的著作，将书中内容分为4个部分：计算机视觉导论、图像处理、视觉识别和场景重建。前两部分是后两部分的基础，后两部分代表了两类计算机视觉任务。通过这4个部分的划分与联系，几乎涵盖了计算机视觉的所有内容。

对于第二个挑战，本书以Jupyter Notebook的形式直接编写，将算法原理和可运行的代码融合呈现。读者可以快速上手实现计算机视觉算法，学完算法原理就能立即动手实验，形成学练结合的良好互动。

计算机视觉是一门对动手实践要求很高的研究方向，如果只看书听课，是不可能学好的。入门的秘诀就是：“make your hands dity！”如果读者朋友想积累这方面的经验，多动手实践，积累模型调优的经验就显得尤为重要了。祝广大读者朋友跟随本书的示例和代码，走进神奇的计算机视觉世界。

动手学计算机视觉

动手学计算机视觉读后感第三篇

作为“动手学”系列的忠实读者，我曾被《动手学深度学习》中清晰的代码逻辑和《动手学强化学习》里对博弈论的生动诠释打动。而这次翻开俞勇教授团队的新作《动手学计算机视觉》，最直观的感受是——它像一位耐心且风趣的导游，带着我从“拍照片”的门外汉，一步步走到“看懂世界”的技术探索者。这本书不仅延续了该系列“理论+代码”的硬核传统，更在视觉领域的知识密度与工程实践间找到了微妙的平衡。 一、结构：从“看山是山”到“看山不是山” 全书四部分十九章的编排，暗合人类认知视觉世界的进阶路径。第一部分“初探计算机视觉”从历史脉络讲起，用“为什么需要计算机视觉”这样朴素的问题破题，瞬间消解了技术术语的冰冷感。读到“图像分类”与“目标检测”的对比时，我甚至联想到自己第一次区分柯基和柴犬的窘迫——原来机器也需要经历类似的“认知挣扎”。 第二部分“图像处理工具箱”是全书最“复古”也最扎实的章节。卷积操作从单通道到多通道的推演（让我想起CSDN上某篇被反复引用的卷积详解），再到图像拼接时对SIFT特征点匹配的代码演示，仿佛在重演计算机视觉的进化史。有趣的是，书中特意提醒读者“高斯滤波不是万能的”，并举出运动模糊场景下的反例——这种打破“技术迷信”的提醒，在同类教材中实属难得。 第三部分“视觉理解”和第四部分“场景重建”则将视角从二维拉升到三维。当看到Mask R-CNN的代码仅用二十行实现实例分割时，不禁想起早年啃《动手学深度学习》中AlexNet实现时的痛苦。这种对比恰好印证了深度学习框架的进化，也侧面反映了本书在案例选取上的与时俱进。 二、实践：代码里藏着的“视觉顿悟” 如果说理论部分像严谨的学术论文，那么随书附赠的JupyterNotebook代码则像工程师的实验室笔记。例如在“图像分割”章节，书中对比了基于k均值聚类的图像分割算法和基于图切割的图像分割算法的效果差异。 最令我惊喜的是“运动场与光流”章节的案例设计。作者用足球比赛视频分析球员跑动轨迹，代码中甚至包含对OpenCV光流可视化参数的调优演示。这让我联想到Kaggle上某个CIFAR10参赛者吐槽“RGB转BGR就让准确率飙升”的经历，或许视觉问题的突破往往就藏在这些看似琐碎的工程细节里。 三、争议与局限：一本“不完美”的诚意之作 在豆瓣相关书评中，有读者抱怨早期计算机视觉书籍“晦涩如天书”。相比之下，本书虽在“相机标定矩阵推导”等硬核章节仍显艰涩，但配套视频课程里助教的手写板书讲解，某种程度上弥补了文字表达的局限。另一个小遗憾是，对于DALL·E、StableDiffusion等生成式视觉模型仅点到为止，或许作者认为这些内容更适合放在未来的《动手学AIGC》中？ 四、写给不同读者的阅读指南 对于初学者而言，建议搭配B站李沐的“动手学”系列视频，从图像滤波代码入手培养直觉；对于竞赛党而言，重点关注数据增强技巧和模型部署优化，书中Kaggle实战经验堪比知乎高赞回答；对于学术研究者而言，第三章对传统算法与深度学习方法的对比分析，可为论文综述提供新视角；对于跨界开发者来说，直接跳读“图像拼接”和“三维重建”，这些能快速产出可视化成果的章节最适合提振信心。 结语：当视觉成为另一种母语 合上书页时，窗外的梧桐树影正透过百叶窗在墙上投下细密条纹。突然意识到，那些曾让我视而不见的明暗变化，如今竟能分解成梯度、边缘与纹理的组合。或许这就是《动手学计算机视觉》的魔力——它不满足于教会我们“怎么看”，更试图让我们理解“为什么这样看”。在这个视觉信息泛滥的时代，这种能力或许比任何算法都更接近智慧的本质。