.png)
工程學群
| 總評比分數： | 4.23 顆星 |
Computer Vision:Algorithms and Applications
本書作者：Richard Szeliski
出版年份：2021
授課名稱：影像及訊號辨識
書評教師：國立臺北科技大學 機械工程系 陳紅章 助理教授
【總評】
整體評價：
本書內容完整且兼具理論基礎與實務應用,非常適合作為「影像及訊號辨識」課程之主要教材。教材由影像形成、特徵偵測、影像分割、相機幾何到三維重建等主題循序漸進介紹,並搭配大量演算法說明、圖示與實際案例,使學生能理解電腦視覺技術的基本原理與應用方式。在本課程中,教師搭配 Python、OpenCV 及MATLAB 程式實作,引導學生完成影像邊緣偵測、特徵擷取及影像分類等實驗,使學生能將教材中的演算法轉化為實際程式,提升理論理解、程式設計能力及解決工程問題的能力。整體而言,本書兼具學術深度與實作價值,無論作為大學課程教材、自主學習資源或後續研究入門皆十分適合。
本書內容完整且兼具理論基礎與實務應用,非常適合作為「影像及訊號辨識」課程之主要教材。教材由影像形成、特徵偵測、影像分割、相機幾何到三維重建等主題循序漸進介紹,並搭配大量演算法說明、圖示與實際案例,使學生能理解電腦視覺技術的基本原理與應用方式。在本課程中,教師搭配 Python、OpenCV 及MATLAB 程式實作,引導學生完成影像邊緣偵測、特徵擷取及影像分類等實驗,使學生能將教材中的演算法轉化為實際程式,提升理論理解、程式設計能力及解決工程問題的能力。整體而言,本書兼具學術深度與實作價值,無論作為大學課程教材、自主學習資源或後續研究入門皆十分適合。
試用心得：
本書內容完整且理論與實務兼具,能作為影像及訊號辨識課程的重要教材。透過教材的內容,學生可循序漸進學習影像處理基礎、特徵偵測、影像分割及相關演算法,並結合程式實作與案例分析,加深對演算法原理及應用的理解。教材內容與課程規劃相符,有助於提升學生分析問題及實作能力。
本書內容完整且理論與實務兼具,能作為影像及訊號辨識課程的重要教材。透過教材的內容,學生可循序漸進學習影像處理基礎、特徵偵測、影像分割及相關演算法,並結合程式實作與案例分析,加深對演算法原理及應用的理解。教材內容與課程規劃相符,有助於提升學生分析問題及實作能力。
提供試用後之建議，給欲使用此參考書授課之教師：
建議教師可依課程需求選擇適合章節授課,並搭配 OpenCV、Python 或 MATLAB 等程式實作及實際影像案例,讓學生能將理論與應用結合。亦可安排分組討論、專題實作及課堂報告,以提升學生學習動機、課堂參與度及解決實際影像辨識問題的能力。
建議教師可依課程需求選擇適合章節授課,並搭配 OpenCV、Python 或 MATLAB 等程式實作及實際影像案例,讓學生能將理論與應用結合。亦可安排分組討論、專題實作及課堂報告,以提升學生學習動機、課堂參與度及解決實際影像辨識問題的能力。
【分項評比】
完整性（Comprehensiveness）：
本書涵蓋電腦視覺領域的重要核心知識,內容由影像形成、影像處理基礎、特徵偵測、影像分割、相機幾何、三維重建,到物體辨識與機器學習等主題,提供完整且循序漸進的學習架構。教材兼顧理論推導與實際應用,並搭配豐富的圖例及演算法說明,讓學生能建立完整的知識體系。在本課程中,教師選用與課程內容相關之章節,並配合 Python、OpenCV 及 MATLAB 程式實作,讓學生能將教材中的理論應用於影像邊緣偵測、特徵擷取、影像分類及訊號分析等實際案例,對於建立電腦視覺與影像辨識之基礎能力具有相當大的幫助。雖然部分深度學習相關內容著墨較少,但對於大學部影像及訊號辨識課程而言,教材內容已相當完整,若搭配近年相關文獻與教師補充教材,可滿足更進階課程之需求。
本書涵蓋電腦視覺領域的重要核心知識,內容由影像形成、影像處理基礎、特徵偵測、影像分割、相機幾何、三維重建,到物體辨識與機器學習等主題,提供完整且循序漸進的學習架構。教材兼顧理論推導與實際應用,並搭配豐富的圖例及演算法說明,讓學生能建立完整的知識體系。在本課程中,教師選用與課程內容相關之章節,並配合 Python、OpenCV 及 MATLAB 程式實作,讓學生能將教材中的理論應用於影像邊緣偵測、特徵擷取、影像分類及訊號分析等實際案例,對於建立電腦視覺與影像辨識之基礎能力具有相當大的幫助。雖然部分深度學習相關內容著墨較少,但對於大學部影像及訊號辨識課程而言,教材內容已相當完整,若搭配近年相關文獻與教師補充教材,可滿足更進階課程之需求。
內容正確性（Content Accuracy）：
本書內容建立於電腦視覺領域成熟且廣泛驗證的理論基礎,所介紹之影像處理、特徵偵測、影像分割、相機幾何及三維重建等演算法均為學術界與產業界廣泛採用的方法,數學推導、演算法流程及技術說明完整且正確,具有高度可信度。在本課程中,教師配合Python、OpenCV 及 MATLAB 進行程式實作,學生能依據教材內容完成邊緣偵測、角點偵測、特徵描述及影像分類等實驗,並得與教材理論一致的結果,進一步驗證教材內容的正確性。此外,本書亦引用大量經典研究成果與實際應用案例,能幫助學生理解各項演算法的適用情境及限制,因此無論作為教學教材或學生自主學習參考資料,都具有相當高的學術價值與可信度。
本書內容建立於電腦視覺領域成熟且廣泛驗證的理論基礎,所介紹之影像處理、特徵偵測、影像分割、相機幾何及三維重建等演算法均為學術界與產業界廣泛採用的方法,數學推導、演算法流程及技術說明完整且正確,具有高度可信度。在本課程中,教師配合Python、OpenCV 及 MATLAB 進行程式實作,學生能依據教材內容完成邊緣偵測、角點偵測、特徵描述及影像分類等實驗,並得與教材理論一致的結果,進一步驗證教材內容的正確性。此外,本書亦引用大量經典研究成果與實際應用案例,能幫助學生理解各項演算法的適用情境及限制,因此無論作為教學教材或學生自主學習參考資料,都具有相當高的學術價值與可信度。
一致性（Consistency）：
本書各章節依照由基礎到進階的架構編排,內容脈絡清楚且具一致性。圖文、數學推導與演算法說明相互配合,有助於學生循序漸進理解影像處理與電腦視覺相關概念。例如,由影像形成、特徵偵測到影像分割等主題皆能自然銜接,讓學生建立完整的知識架構。
本書各章節依照由基礎到進階的架構編排,內容脈絡清楚且具一致性。圖文、數學推導與演算法說明相互配合,有助於學生循序漸進理解影像處理與電腦視覺相關概念。例如,由影像形成、特徵偵測到影像分割等主題皆能自然銜接,讓學生建立完整的知識架構。
清晰性（Clarity）：
本書以清楚易懂的方式說明電腦視覺的重要概念,搭配圖示、演算法流程及實際案例,有助於學生理解抽象理論。教材內容循序漸進,並能配合程式實作,使學生更容易將理論知識應用於影像辨識與分析。
本書以清楚易懂的方式說明電腦視覺的重要概念,搭配圖示、演算法流程及實際案例,有助於學生理解抽象理論。教材內容循序漸進,並能配合程式實作,使學生更容易將理論知識應用於影像辨識與分析。
組織結構流暢度（Organization Structure Flow）：
本書內容編排由基礎理論逐步延伸至進階應用,章節安排具邏輯性且銜接自然。每章均搭配圖例、演算法說明及實際案例,讓學生能循序漸進建立影像處理與電腦視覺的完整知識架構,適合作為課堂教材與自主學習資源。
本書內容編排由基礎理論逐步延伸至進階應用,章節安排具邏輯性且銜接自然。每章均搭配圖例、演算法說明及實際案例,讓學生能循序漸進建立影像處理與電腦視覺的完整知識架構,適合作為課堂教材與自主學習資源。
語法誤差度（Grammatical Errors）：
本書文字敘述清楚流暢,專業術語使用一致,內容未發現明顯語法或拼寫錯誤。英文表達符合國際學術出版標準,學生閱讀原文教材時能建立正確的專業術語與概念,有助於提升英文閱讀能力及專業知識理解。
本書文字敘述清楚流暢,專業術語使用一致,內容未發現明顯語法或拼寫錯誤。英文表達符合國際學術出版標準,學生閱讀原文教材時能建立正確的專業術語與概念,有助於提升英文閱讀能力及專業知識理解。
文化相關性（Cultural Relevance）：
本書內容以電腦視覺與影像處理等工程專業知識為主,採用國際通用之理論、演算法及實際案例,內容不受特定文化背景限制,適用於不同國家學生學習。教師可依課程需求補充本地產業應用案例,使學生更容易將所學知識與實際工程應用連結。
本書內容以電腦視覺與影像處理等工程專業知識為主,採用國際通用之理論、演算法及實際案例,內容不受特定文化背景限制,適用於不同國家學生學習。教師可依課程需求補充本地產業應用案例,使學生更容易將所學知識與實際工程應用連結。
模組性（Modularity）：
本書各章節具有良好的模組化設計,可依課程需求選擇不同主題進行授課,例如影像處理、特徵偵測、影像分割及三維重建等內容皆可獨立使用,同時各章節間亦具備良好的連貫性,方便教師依教學進度彈性安排課程。
本書各章節具有良好的模組化設計,可依課程需求選擇不同主題進行授課,例如影像處理、特徵偵測、影像分割及三維重建等內容皆可獨立使用,同時各章節間亦具備良好的連貫性,方便教師依教學進度彈性安排課程。
Relevance Longevity（銜接新知之容易度-教科書內容之敘述方式、範例或時事等…）：
本書由基礎概念逐步延伸至進階電腦視覺技術,內容循序漸進,並搭配圖示、演算法說明及實例,有助於學生理解新知識。教師亦可配合 Python、OpenCV 等程式實作,協助學生將理論快速應用於影像辨識與分析。
本書由基礎概念逐步延伸至進階電腦視覺技術,內容循序漸進,並搭配圖示、演算法說明及實例,有助於學生理解新知識。教師亦可配合 Python、OpenCV 等程式實作,協助學生將理論快速應用於影像辨識與分析。
Interface（介面之適用性-是否因為不同瀏覽器或不同行動載具，而格式不正確或圖片扭曲）：
本書提供線上 PDF 版本,版面配置清楚,文字、圖片及公式皆能正常顯示,可於不同瀏覽器及電腦設備順利閱讀。學生可隨時下載或線上查閱教材,方便課前預習、課堂學習及課後複習。
本書提供線上 PDF 版本,版面配置清楚,文字、圖片及公式皆能正常顯示,可於不同瀏覽器及電腦設備順利閱讀。學生可隨時下載或線上查閱教材,方便課前預習、課堂學習及課後複習。
專業程度（Professional knowledge）：
本書涵蓋電腦視覺領域的重要理論與演算法,包括影像處理、特徵偵測、影像分割、相機幾何及三維重建等核心內容,專業知識完整且符合大學工程相關課程需求。教材內容與本課程教學目標高度契合,能有效培養學生影像分析、演算法設計及程式實作能力,亦可作為後續進階研究的重要基礎。
本書涵蓋電腦視覺領域的重要理論與演算法,包括影像處理、特徵偵測、影像分割、相機幾何及三維重建等核心內容,專業知識完整且符合大學工程相關課程需求。教材內容與本課程教學目標高度契合,能有效培養學生影像分析、演算法設計及程式實作能力,亦可作為後續進階研究的重要基礎。
教學資源（Supplementary Resources）：
本書提供完整的圖例、演算法說明及豐富的參考文獻,適合作為課堂教學與自主學習教材。教師可搭配 Python、OpenCV、MATLAB 等程式實作,以及相關開放資料集與線上教學資源,引導學生進行案例分析與專題實作,進一步提升學習成效與工程應用能力。
本書提供完整的圖例、演算法說明及豐富的參考文獻,適合作為課堂教學與自主學習教材。教師可搭配 Python、OpenCV、MATLAB 等程式實作,以及相關開放資料集與線上教學資源,引導學生進行案例分析與專題實作,進一步提升學習成效與工程應用能力。
Go to open textbook
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-34372-9