Great buy at this price Ha llegado prcticamente nuevo lo compr de segunda mano pero como si lo hubiese comprado directamente de la tienda Esta edicin estaba ms barata que las otras y la adquir para salir del paso y no estar constantemente yendo a la biblioteca de la universidad. Good This book is very useful for me to get through image analysis I love this book and this area Thank you very much I bought this book for my Computer Visions and Image Processing graduate course First off, this book is way too mathematical They should rename it to Engineering Math 101 I think the authors should have explained the concepts in layman terms first and then gradually dive deep into the details and the math Wikipedia does a better job than this book For me, this book was like reading an IEEE paper where you don t get 80% of the stuff in the first read and you have to read it over and over again Not a good book who wants to learn computer vision and Image processing, probably a good read for the pros in this field. It s a really good book for the price Helped with my PhD Das Buch Image Processing, Analysis, and Machine Vision von Milan Sonka et al liefert einen breit gef cherten berblick zu den ThemenDigitale Bildverabeitung, Computer Vision und in diesem Zusammenhang Machine Learning Besonders interessant f r die Anwendung ist dasAlgorithmen Verzeichnis welches viele g ngigen Algorithmen der Themengebiete in nat rlicher Sprache durch Aufz hlungspunkte in eigenenhervorgehobenen K sten beschreibt Ein ausf hrliches Index Verzeichnis l sst anhand von Schlagworten schnell die gesuchten Algorithmenfinden.Trotz guter Skizzen und Beispielabbildungen und Konzeption als Lehrbuch erwartet den Leser meiner Meinung nach ein eher akademischesNachschlagewerk Die vielen Formeln k nnen zun chst abschreckend wirken Ein mathematisches Verst ndnis der Verfahren ist allerdingsauf Dauer notwendig um eigene kreative L sungsideen zu entwickeln.Wer ein kompletter Neuling auf dem Gebiet ist und vor allem Anregungen in der parktischen Umsetzung braucht Programmierung kannmit diesem Buch ohne das zus tzliche praxisorientierte bungsbuch Image Processing, Analysis, and Machine Vision A MATLAB Companion Svoboda et al berfordert sein F r Wissenschaftler und erfahrenere Anwender bietet das Buch durch ausf hrlicheQuellenangaben sehr viele M glichkeiten zur weiteren Vertiefung Ich nutze das Buch haupts chlich um Verweise f r L sungans tze zu denbehandelten Themen zu finden und um einen weitl ufigeren berblick zu der Thematik zu erlangen Zusammen mit den praxisorientiertem Begleitbuchmit L sungsvorschl gen bietet es dem Leser sehr gute Ansatzm glichkeiten f r eigene Problemstellungen.F r den Einstieg in das Thema Bildverarbeitung nicht in die weiterf hrenden Themen Machine Vision wozu auch das automatisierte Verst ndnis von Bilddaten geh rt empfehle ich das Buch Digitale Bildverarbeitung Eine Einf hrung mit Java und ImageJ.Behandelt werden die Themen Das Bild und seine Repr sentationDas Bild und sein physikalischer und mathematischer HintergrundDatenstrukturen f r BildanalysenSegmentierungFormrepr sentation und beschreibungObjekterkennungBildverstehen mehr Machine Learning Inhalte 3D Sehen und GeometrieAnwendung von 3D SehenMathematische MorphologieBilddatenkompressionTexturenBewegungsanalysenFazit F r Leser die sich bereits mit der Materie besch ftigt haben ist das Buch gut geeignet um sowohl als Naschlagewerk mit ausf hrlichen Quellenangabenals auch mit Begleitbuch als erste Anlaufstelle f r praktische L sungsans tze in eigenen Problemstellungen zu dienen Auch als Leitfaden f r dieakademische Lehre kann es verwendet werden Im Vergleich zu anderen B chern zu dieser Thematik stellt es sehr viele Themenbereiche vor.F r Einsteiger halte ich das Buch f r weniger geeignet bzw es gibt zun chst deutschsprachige Alternativen die den Einstieg leichter gestalten. This robust text provides deep and wide coverage of the full range of topics encountered in the field of image processing and machine vision As a result, it can serve undergraduates, graduates, researchers, and professionals looking for a readable reference The book s encyclopedic coverage of topics is wider than that found in any competing book, and it can be used in than one course both image processing and machine vision classes In addition, while advanced mathematics is not needed to understand basic concepts making this a good choice for undergraduates , rigorous mathematical coverage is included for advanced readers This text is especially strong and up to date in its treatment of D vision, with many topics not covered at all in competing books It is also distinguished by its easy to understand algorithm descriptions of difficult concepts, and a wealth of carefully selected problems and examples that can be worked with any general purpose image processing software package or programming environment