What is 'Multiple View Geometry in Computer Vision' about?

This book focuses on the principles and techniques used in computer vision for analyzing images obtained from multiple viewpoints. It delves into the mathematical foundations of 3D reconstruction, camera calibration, and stereo vision. By understanding these concepts, readers can learn how to reconstruct three-dimensional structures from two-dimensional images, which is essential in various applications such as robotics, autonomous vehicles, and augmented reality.

Who is the author of 'Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd Edition'?

The book is authored by Richard Hartley and Andrew Zisserman, two well-respected figures in the field of computer vision. Their combined expertise lends a significant depth to the material, as both have contributed extensively to research and practical applications in this domain. The book reflects their insights and experiences, making it a valuable resource for both students and professionals alike.

Is 'Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd Edition' suitable for beginners?

While the book is comprehensive and well-structured, it is primarily aimed at readers with a foundational understanding of computer vision and linear algebra. Beginners may find the mathematical concepts challenging; however, passionate learners can benefit by pairing this book with introductory resources. Utilizing it as a reference for applied projects can enhance your practical understanding of the theories discussed.

What kind of projects can benefit from this book?

This book is invaluable for a variety of projects such as 3D modeling, object recognition, and scene reconstruction. For instance, if you're working on developing a visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system for a drone, the techniques described in this book will help you understand how to process images effectively from multiple camera views to navigate and map environments.

Does the book include practical exercises or examples?

Yes, 'Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd Edition' contains numerous examples and exercises throughout its chapters. These practical illustrations reinforce theoretical concepts, enabling readers to apply what they've learned. Completing these exercises can aid in developing proficiency in solving real-world computer vision tasks and understanding the nuances of multi-view analysis.

How does this edition differ from the first edition?

The 2nd Edition of 'Multiple View Geometry in Computer Vision' includes updated content with newer algorithms, more real-world applications, and refined illustrations. Feedback from readers of the first edition has led to clearer explanations and additional chapters that address contemporary advances in the field. Those familiar with the first edition will find it significantly more robust and relevant.

What prerequisites should I have before reading this book?

A good understanding of linear algebra, calculus, and basic programming skills is recommended before diving into this book. Familiarity with concepts in geometry and computer vision will enhance comprehension, making it easier to grasp the advanced topics discussed. Prior experience with software tools for computer vision, such as OpenCV, can also be beneficial in applying the theoretical knowledge gained from the text.

Can this book be used for academic purposes?

Absolutely! 'Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd Edition' is frequently used as a textbook in computer vision and robotics courses at universities. Its clear explanations, structured format, and rich examples make it an ideal choice for students looking to deepen their understanding of computer vision techniques and methods. Academic instructors have praised its effectiveness in conveying complex ideas succinctly.

What are the main applications of concepts in this book?

The concepts presented in 'Multiple View Geometry in Computer Vision' are applied across various domains, including robotics, autonomous systems, image processing, and augmented reality. For example, in robotics, understanding how to accurately reconstruct environments using multiple camera feeds helps robots navigate and interact effectively with their surroundings, enhancing automation in industries like manufacturing and delivery.

Where can I buy 'Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd Edition'?

You can purchase 'Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd Edition' from Ubuy in San Marino. Ubuy offers a user-friendly shopping experience and typically has a wide range of academic textbooks available, making it a convenient option for your purchase needs.

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Multiple View Geometry in Computer Vision

This book covers relevant geometric principles and how to represent objects algebraically so they can be computed and applied.

Articolo #: 3953744

Multiple View Geometry in Computer Vision

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Cosa salta all'occhio

Comprehensive Coverage

This edition thoroughly explores the mathematical foundations of multiple view geometry, presenting key concepts and advanced techniques essential for understanding computer vision applications.

Real-World Applications

The book connects theory with practical applications, demonstrating how multiple view geometry can solve real-world computer vision problems, making it invaluable for researchers and practitioners alike.

Updated Content

With enhancements and new insights, this second edition includes the latest advancements in the field, ensuring readers stay informed on cutting-edge research and methodologies.

Dettagli del prodotto

Second edition of the book Multiple View Geometry in Computer Vision.
Contains comprehensive and updated information on computer vision techniques.
Covers essential topics such as camera calibration and 3D reconstruction.
Includes detailed explanations and algorithms for multiple view geometry.
Written by leading experts in the field of computer vision and geometry.
A valuable resource for researchers, practitioners, and students in computer vision.

Item Weight

2 lbs (910 grams)

A chi è consigliato?

Computer Vision Students
Ideal for students studying computer vision, providing foundational concepts and advanced topics in multiple view geometry.
Research Professionals
Beneficial for researchers requiring in-depth knowledge of 3D reconstruction and camera calibration techniques.
Industry Practitioners
Useful for practitioners in technology sectors implementing computer vision in applications such as robotics and augmented reality.

Casual Learners
Not suitable for casual learners seeking an introductory guide, as it covers complex mathematical concepts and theories.

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Computer Vision & Pattern Recognition Editorial Review

Multiple View Geometry in Computer Vision is a comprehensive resource published by Cambridge University Press on March 25, 2004. This 670-page book is aimed at explaining complex concepts in a digestible format, with clear explanations of 2D and 3D geometry, single and two-view geometry, and trifocal geometry, making it beneficial for researchers. The authored text is recognized for its rigorous approach to projective geometry and computational algorithms, providing readers with well-structured content carefully illustrated with practical explanations. While it is immensely helpful for advanced researchers, beginners may find it challenging without a solid foundation in linear algebra and computer vision.

Recensioni e valutazioni dei clienti

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Vantaggi

Clear explanations and motivation for complex topics
Comprehensive resource for computer vision researchers
Well-structured content with practical illustrations
Rigorously detailed discussion of algorithms
Useful Matlab code available on the website

Contro

Might be complex for beginners without prior knowledge

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Caratteristiche e benefici

Covers relevant geometric principles in computer vision
Explains how to represent objects algebraically for computation
Describes recent major developments in scene reconstruction
Provides comprehensive background material
Explains how to apply the methods and implement the algorithms
Second edition released, first edition published in 2000

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