SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• SLAM
• 視覺SLAM
• 機器人
• 計算機視覺
• 傳感器融閤
• 定位
• 地圖構建
• 強化學習
• 算法
• 實踐

這是一本介紹視覺SLAM 的書。

　　SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作「同時定位與地圖型建置」。它是指搭載特定感測器的主體，在沒有環境先驗資訊的情況下，於運動過程中建立環境的模型，同時估計自己的運動。

　　本書的主題就是SLAM視覺， SLAM 的目的是解決「定位」與「地圖型建置」這兩個問題。也就是說，一邊要估計感測器本身的位置，一邊要建立周圍環境的模型。近年來隨著科技的發展，湧現齣瞭一大批與SLAM 相關的應用點。

　　本書全麵係統地介紹瞭以視覺感測器為主體的視覺SLAM 技術，詳細地介紹SLAM 的理論背景、係統架構，以及各個模組的主流做法。同時，極其重視實作：本書介紹的所有重要演算法，都將列齣可以執行的實際程式，以求加深讀者的瞭解。並把完整的SLAM 係統分成幾個模組：視覺裏程計、後端最佳化、建圖，以及迴路檢測。我們將陪著讀者一點點實現這些模組中的核心部分，探討它們在什麼情況下有效，什麼情況下會齣問題，並指導大傢在自己的機器上執行這些程式。你會接觸到一些必要的數學理論和許多程式設計知識，會用到Eigen、OpenCV、PCL、g2o、Ceres 等函數庫，掌握它們在Linux 作業係統中的使用方法。

　　全書分為三大部分：

　　「數學基礎篇」
　　第1 講 是預備知識，介紹本書的基本資訊，習題部分主要包含一些自測題。
　　第2 講 為SLAM 係統概述，介紹一個SLAM 係統由哪些模組成，各模組的實際工作是什麼。實作部分介紹程式設計環境的架設過程及IDE 的使用。
　　第3 講 介紹3D 空間剛體運動，你將接觸到鏇轉矩陣、尤拉角、四元數的相關知識，並且在Eigen 中使用它們。
　　第4 講介紹李群與李代數。即使你現在不懂李代數為何物，也沒有關係。你將學到李代數的定義和使用方式，然後透過Sophus 操作它們。
　　第5 講 介紹針孔相機模型及影像在電腦中的錶達。你將用OpenCV 調取相機的內外參數。
　　第6 講 介紹非綫性最佳化，包含狀態估計理論基礎、最小平方問題、梯度下降方法。你會完成一個使用Ceres 和g2o 進行麯綫擬閤的實驗。

　　「實作應用篇」
　　第7 講 為特徵點法的視覺裏程計。該講內容比較多，包含特徵分析與比對、對極幾何約束的計算、PnP 和ICP 等。在實作中，你將用這些方法估計兩個影像之間的運動。

　　第8 講 為直接法的視覺裏程計。你將學習光流和直接法的原理，然後實現一個簡單的直接法運動估計。

　　第9 講 為後端最佳化，主要為對Bundle Adjustment（BA）的深入討論，包含基本的BA，以及如何利用稀疏性加速求解過程。你將用Ceres 和g2o 分彆撰寫一個BA 程式。

　　第10 講 主要介紹後端最佳化中的位姿圖。位姿圖是錶達關鍵頁框之間約束的一種更緊湊的形式。我們會介紹SE(3)和Sim(3)的位姿圖，同時你將使用g2o 對一個位姿球進行最佳化。

　　第11 講 為迴路檢測，主要介紹以詞袋方法為主的迴路檢測。你將使用DBoW3 撰寫字典訓練程式和迴路檢測程式。

　　第12 講 為地圖型建置。我們會討論如何使用一元進行稠密深度圖的估計（以及這是多麼不可靠），然後討論RGB-D 的稠密地圖型建置過程。你會撰寫極綫搜索與塊符閤的程式，然後在RGB-D 中遇到點雲地圖和八叉樹地圖的建置問題。

　　第13 講 是專案實作，你將架設一個二元視覺裏程計架構，綜閤運用先前學過的知識，實現它的基本功能。在這個過程中，你會碰到一些問題，例如最佳化的必要性、關鍵頁框的選擇等。我們會在Kitti 資料集上測試它的效能，討論一些改進的方法。

　　第14 講 主要介紹目前的開放原始碼SLAM 方案及未來的發展方嚮。相信在閱讀瞭前麵的知識之後，你會更容易瞭解它們的原理，實現自己的新想法。

　　適閤讀者群  機器人技術工程師、對 SLAM 有興趣者，或 SLAM 相關課程科係師生作為教材或自學參考。                                     

本書特色

　　SLAM視覺屬於電腦視覺和機器人研究的交叉領域，本書係統介紹SLAM視覺（同時定位與地圖構置）所需的基本知識與核心演算法，既包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非綫性優化；又涵蓋電腦視覺的演算法實現，例如多視圖幾何、迴環檢測等。書中提供大量的實例程式碼供讀者學習，從而更深入地掌握內容。

　　► 更多的實例 增加一些實驗程式來介紹演算法的原理。本書中的許多程式，除瞭呼叫函數庫函數，還提供底層的實現。

　　► 更深入的內容 主要是從第7講至第12講的部分，重新定義那些容易引起誤解的內容。

　　► 更完整的專案項目 在介紹所有必要知識之後，嚮讀者展現一個完整的SLAM 係統是如何工作的。以精簡的程式實現完整的功能，讀者會獲得一個由幾百行程式實現、有完整前後端的SLAM 係統。

　　► 更通俗、簡潔的錶達 這是一本好書的標準，作者重新製作部分插圖，清晰簡明的讓讀者更清楚易懂。

《機器人感知與決策：從理論基石到前沿應用》 本書旨在全麵、深入地探討機器人感知與決策領域的核心理論、關鍵技術及其在實際工程中的應用。我們專注於構建一個嚴謹的知識體係，幫助讀者構建紮實的理論基礎，並掌握應對復雜工程挑戰的實踐能力。全書內容涵蓋瞭從基礎數學原理到尖端人工智能算法的廣泛光譜，力求在深度和廣度上達到新的高度。 第一部分：感知係統的數學基礎與信號處理 本部分首先為後續的復雜算法奠定堅實的數學基石。我們從高等代數、綫性代數在綫性空間、矩陣分解和特徵值分析在機器人建模中的應用開始，深入探討概率論與數理統計在不確定性量化中的關鍵作用。 隨後，我們詳細闡述瞭信號處理的基礎理論。這包括傅裏葉分析（連續與離散）、小波變換在時頻分析中的應用，以及卡爾曼濾波（KF）的經典形式及其擴展（EKF、UKF）在綫性與非綫性狀態估計中的精確推導和實現細節。我們特彆強調瞭噪聲模型的建立與參數辨識，這是確保感知係統魯棒性的前提。此外，我們將介紹基於粒子濾波（PF）的濛特卡洛方法，用於處理高度非高斯、多模態的復雜狀態空間問題，並通過實際案例展示其在復雜環境跟蹤中的優勢。 第二部分：機器人環境感知技術 本部分聚焦於機器人獲取外部世界信息的關鍵技術。我們不局限於單一傳感器，而是構建瞭一個多傳感器融閤的框架。 2.1 視覺感知核心：圖像處理與特徵提取 我們首先深入講解瞭經典計算機視覺的基礎，包括圖像的采集、去噪、增強技術。重點在於幾何基礎，如相機模型（針孔、畸變模型）的精確標定方法（單目、雙目、多目）。在特徵提取方麵，本書係統梳理瞭從經典的手工設計特徵（如SIFT, SURF, ORB）到現代深度學習驅動的特徵錶示方法。我們詳細分析瞭這些特徵在不同光照和運動條件下的性能錶現和計算復雜度。 2.2 深度感知技術：激光雷達與深度相機 激光雷達（LiDAR）作為高精度測距的主流傳感器，其數據處理是重中之重。我們將剖析不同類型的LiDAR（TOF, F-TOF, 掃描式）的工作原理、誤差模型，並詳細介紹點雲數據的預處理流程，包括降采樣、濾波、配準算法（迭代最近點ICP及其變體）。對於深度相機（如結構光、ToF），本書著重討論瞭其在近距離環境中的精度限製、噪聲特性，以及如何通過多視角融閤提高三維重建的質量。 2.3 傳感器數據融閤：信息理論視角 本節將傳感器融閤提升到理論高度。我們不僅停留在簡單的卡爾曼濾波融閤，而是引入瞭貝葉斯網絡、Dempster-Shafer理論（證據理論）在處理異構、衝突數據時的應用。討論如何根據傳感器的信度和冗餘度動態調整權重，實現最優狀態估計，確保係統對環境的理解是連貫且一緻的。 第三部分：機器人定位與地圖構建（SLAM基礎） 本部分是本書的核心理論載體之一，我們從同步定位與建圖（SLAM）的理論起源、數學框架齣發，構建完整的技術棧。 3.1 狀態估計的優化框架 我們詳細闡述瞭誤差狀態的定義、運動模型（裏程計）和觀測模型（傳感器量測）的建立。重點剖析瞭基於圖優化的SLAM範式，如何將定位與建圖問題轉化為非綫性最小二乘問題。書中對高斯-牛頓法、列文伯格-馬誇特（LM）算法在求解大規模、稀疏約束優化問題中的收斂性、效率和並行化策略進行瞭深入的數學推導和比較分析。 3.2 前端與後端技術 在前端處理上，本書深入研究瞭特徵匹配、迴環檢測（Loop Closure）的魯棒性技術，包括基於度量距離和基於語義信息的迴環檢測方法。在後端優化方麵，我們詳細介紹瞭如何構建和維護因子圖或Pose Graph，以及使用GTSAM等主流優化庫進行全局一緻性優化的流程。 3.3 視覺裏程計（VO）與視覺SLAM 針對純視覺係統，我們係統梳理瞭直接法（Direct Method）和特徵點法（Feature-based Method）的優劣。對於直接法，本書強調瞭光度一緻性假設下的能量函數設計與求解；對於特徵點法，則聚焦於幾何約束的建立和一緻性檢驗。 第四部分：機器人運動規劃與決策 本部分側重於機器人在已知或未知環境中自主導航的能力，涉及路徑搜索、避障和任務決策。 4.1 經典路徑規劃算法 我們全麵迴顧瞭基於圖搜索的規劃方法，包括Dijkstra、A算法，並著重討論瞭它們在連續空間中的局限性。隨後，本書詳細介紹瞭采樣基礎的規劃器，如快速搜索隨機樹（RRT）及其變體（RRT，Informed RRT），分析瞭其完備性和漸進最優性。勢場法作為局部避障的有效手段，其斥力/引力函數的閤理設計和參數整定也被置於重要位置。 4.2 局部路徑優化與軌跡跟蹤 規劃齣的路徑往往不能直接用於執行，需要進行平滑處理和局部優化。本書介紹瞭基於樣條麯綫（Spline）的軌跡平滑方法，以及時間最優控製理論在軌跡生成中的應用。在軌跡跟蹤方麵，我們詳細闡述瞭PID控製器的設計、前饋控製，以及更高級的基於模型預測控製（MPC）的魯棒軌跡跟蹤策略，包括約束處理和模型精確度的影響。 第五部分：麵嚮復雜環境的智能決策 本部分將機器人從“知道自己在哪”和“知道如何去那”提升到“知道該做什麼”的層麵，引入瞭人工智能與學習方法。 5.1 概率推理與有限狀態機 係統地介紹瞭馬爾可夫決策過程（MDP）和部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）的數學框架，這是製定最優策略的基礎。我們討論瞭動態規劃方法（如價值迭代、策略迭代）以及濛特卡洛樹搜索（MCTS）在決策求解中的應用。 5.2 強化學習在機器人控製中的應用 本書詳細講解瞭深度強化學習（DRL）的核心算法，如深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法（REINFORCE, A2C, A3C）以及近端策略優化（PPO）。我們著重分析瞭如何將這些方法應用於機器人控製任務，例如接觸力控製、非結構化環境下的運動學習，以及如何設計奬勵函數以引導機器人學習齣安全、高效的行為策略。特彆地，本書探討瞭模仿學習（Imitation Learning）和離綫學習（Offline RL）在數據效率和安全性方麵的優勢。 結語 全書貫穿瞭從理論推導到工程實現的完整閉環，旨在為讀者提供一套係統、前沿且高度實用的機器人感知與決策技術棧。每一章節都配有詳盡的數學論證和對實際係統性能影響的分析，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。

作者簡介

高翔

　　清華大學自動化係博士，慕尼剋工業大學博士後。專注於電腦視覺、定位與建圖、機器學習等，著、譯作有《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》、《機器人學中的狀態估計》，在RAS、Auto Robotics、IROS等期刊會議上發錶論文。現從事自動駕駛車輛研發工作。

張濤

　　清華大學自動化係教授。1999年獲清華大學自動化係檢測技術與自動化裝置專業博士學位，2002年獲日本國立佐賀大學工學係研究科係統控製專業博士學位。研究課題包括機器人、航空航太、電腦視覺等。

劉毅

　　華中科技大學圖像與人工智慧研究所博士。專注於影像處理、三維重建、視覺SLAM，以及感測器融閤研究和應用，曾在深圳市大疆創新公司，英特爾中國研究院等單位實習。
　
顔沁睿

　　比利時荷語魯汶大學人工智慧碩士，電子工程學士（GroupT）。長期緻力於研究人工智慧技術在機器人領域的應用，包括電腦視覺、機器學習和SLAM。現擔任地平綫機器人公司智慧駕駛部演算法工程師。
 

前言
01 | 預備知識
1.1 本書講什麼
1.2 如何使用本書
1.3 風格約定
1.4 緻謝和宣告
1.5 習題（基礎自測題）

第一部分 數學基礎
02 | 初識SLAM
2.1 引子：小蘿蔔的實例
2.2 經典視覺SLAM 架構
2.3 SLAM 問題的數學錶述
2.4 實作：程式設計基礎
2.5 習題
03 | 3D 空間剛體運動
3.1 鏇轉矩陣
3.2 實作：Eigen
3.3 鏇轉嚮量和尤拉角
3.4 四元數
3.5 相似、仿射、射影轉換
3.6 實作：Eigen 幾何模組
3.7 視覺化示範
3.8 習題
04 | 李群與李代數
4.1 李群與李代數基礎
4.2 指數與對數對映
4.3 李代數求導與擾動模型
4.4 實作：Sophus
4.5 相似轉換群與李代數
4.6 小結
4.7 習題
05 | 相機與影像
5.1 相機模型
5.2 影像
5.3 實作：電腦中的影像
5.4 實作：3D 視覺
5.5 習題
06 | 非綫性最佳化
6.1 狀態估計問題
6.2 非綫性最小平方
6.3 實作：麯綫擬閤問題
6.4 小結
6.5 習題

第二部分 實踐應用
07 | 視覺裏程計1
7.1 特徵點法
7.2 實作：特徵分析和比對
7.3 2D−2D：對極幾何
7.4 實作：對極約束求解相機運動
7.5 三角測量
7.6 實作：三角測量
7.7 3D−2D：PnP
7.8 實作：求解PnP
7.9 3D−3D：ICP
7.10 實作：求解ICP
7.11 小結
7.12 習題
08 | 視覺裏程計2
8.1 直接法的引齣
8.2 2D光流
8.3 實作：LK 光流
8.4 直接法
8.5 實作：直接法
8.6 習題
09 | 後端1
9.1 概述
9.2 BA與圖最佳化
9.3 實作：Ceres BA
9.4 實作：g2o 求解BA
9.5 小結
9.6 習題
10 | 後端2
10.1 滑動視窗濾波和最佳化
10.2 位姿圖
10.3 實作：位姿圖最佳化
10.4 習題
11 | 迴路檢測
11.1 概述
11.2 詞袋模型
11.3 字典
11.4 相似度計算
11.5 實驗分析與評述
11.6 習題
12 | 建圖
12.1 概述
12.2 一元稠密重建
12.3 實作：一元稠密重建
12.4 RGB-D 稠密建圖
12.5 TSDF 地圖和Fusion 係列
12.6 小結
12.7 習題
13 | 實作：設計SLAM 係統
13.1 為什麼要單獨列專案章節
13.2 專案架構
13.3 實現
13.4 實驗效果
13.5 習題
14 | SLAM：現在與未來
14.1 目前的開放原始碼方案
14.2 未來的SLAM 話題
14.3 習題
A | 高斯分佈的性質
A.1 高斯分佈
A.2 高斯分佈的運算
A.3 復閤的實例
B | 矩陣求導
B.1 純量函數對嚮量求導
B.2 嚮量函數對嚮量求導
C | ROS 入門
C.1 ROS 是什麼
C.2 ROS 的特點
C.3 如何快速上手ROS

 

作者序

　　《視覺SLAM 十四講：從理論到實作》齣版已經兩年多。兩年來，這本書經曆瞭13 次重印，在GitHub 上擁有2500 個星星，也在業界引起瞭廣泛的關注和討論。大多數讀者評價是正麵的，當然，書中也有些地方不夠令人滿意。例如，這本書針對初學者，有些應該深入的地方講得不夠深入；書中的數學符號不夠統一，有些地方容易令讀者産生誤解；專案實作章節內容不夠豐富，介紹較淺，等等。實際上，我在2016 年中期開始創作第1 版，所有文字、圖片和程式都是從零開始準備的，再加上當時在讀博士，也是第一次寫這麼厚的書，錯漏在所難免。2018 年，我在慕尼黑工大給學生講SLAM 課程，期間又纍積瞭一些材料，所以本書從內容上更豐富、更閤理。在第1 版的基礎上做瞭以下改動：

　　1. 更多的實例。增加瞭一些實驗程式來介紹演算法的原理。在第1 版中，多數實作程式呼叫瞭各種函數庫中的內建函數，現在我認為更深入地介紹底層計算會更好，所以本書中的許多程式，除瞭呼叫函數庫函數，還提供瞭底層的實現。

　　2. 更深入的內容。主要是從第7 講至第12 講的部分，同時刪除瞭一些泛泛而談的邊角料（例如GTSAM 相關內容1）。對第1 版大部分數學公式進行瞭審查，重新定義瞭那些容易引起誤解的內容。

　　1 因數圖最佳化現在已有完整的書籍《機器人感知：因數圖在SLAM 中的應用》，用一小節很難介紹清楚。

　　3. 更完整的專案項目。將第1 版的第9 講移至第13 講。於是，我們可以在介紹瞭所有必要知識之後，嚮大傢展現一個完整的SLAM 係統是如何工作的。

　　相比於第1 版，我在本書的專案中將追求以精簡的程式實現完整的功能，你會獲得一個由幾百行程式實現的、有完整前後端的SLAM 係統。

　　4. 更通俗、簡潔的錶達。我覺得這是一本好書的標準，特彆是當介紹一些看起來高深莫測的數學知識時。我重新製作瞭部分插圖，使它們即使在黑白印刷條件下也能看起來很清楚。

　　當然，每講前的簡筆劃我是不會改的！
　　總之，我盡量做到深入淺齣，也希望本書能夠給你帶來更加舒適的閱讀體驗。
 

评分☆☆☆☆☆

說實話，當初買這本書，主要還是看中“雙倍內容強化版”這幾個字，以為就是把原來的內容加厚而已。但實際讀下來，纔發現它不僅僅是量的增加，更是質的飛躍。特彆是它在強化學習和SLAM結閤的部分，簡直是打開瞭新世界的大門！我之前接觸過一些強化學習的書，但總覺得和機器人導航、定位這些實際場景聯係不夠緊密，學起來總有點“空中樓閣”的感覺。而這本《SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版》，則把強化學習的理論巧妙地融入到SLAM的框架中，比如如何利用強化學習來優化位姿估計的魯棒性，如何讓機器人自主學習探索環境，這些內容真的非常前沿，也很有啓發性。它提供瞭一些非常實用的代碼示例，雖然說要完全復現還有一定的技術門檻，但至少給瞭一個非常好的起點，讓我知道從哪裏入手去探索這些高級的應用。我特彆喜歡它對算法的詳細推導和分析，即使是比較復雜的數學公式，也給齣瞭清晰的解釋，讓我能夠理解其內在的數學原理，而不是僅僅停留在調包俠的層麵。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種剛入門SLAM不久的開發者來說，最大的挑戰就是如何將理論知識轉化為實際可運行的代碼。很多教材雖然講得很清楚，但往往缺乏實操指導，每次想自己動手實現一個簡單的SLAM係統，都感覺無從下手。然而，《SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版》在這方麵做得相當齣色。書中不僅提供瞭紮實的理論基礎，更在每一章都穿插瞭大量的代碼片段和僞代碼，甚至還有一些開源項目的介紹和使用建議。我尤其印象深刻的是關於後端優化的部分，書裏不僅講解瞭BA（Bundle Adjustment）的原理，還詳細介紹瞭如何使用g2o這樣的庫來構建和優化因子圖。我跟著書裏的例子，嘗試著在自己的數據集上運行瞭一遍，雖然剛開始遇到瞭一些bug，但通過對照書中的解釋，很快就解決瞭。這種“學以緻用”的學習方式，真的讓我受益匪淺，也極大地增強瞭我繼續深入研究SLAM的信心。感覺這本書就像一位經驗豐富的導師，在你迷茫的時候，總能適時地伸齣援手，指引你前進的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

讀完《SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版》，最直觀的感受就是，自己對SLAM的理解深度和廣度都有瞭質的提升。這本書真正做到瞭“雙倍內容強化”，它不僅僅是內容量的堆疊，更是將一些前沿的研究方嚮，比如基於深度學習的SLAM，或者是在復雜場景下的SLAM應用，都做瞭深入的探討。我記得有一章專門講瞭視覺慣性SLAM，讓我對如何融閤不同傳感器的數據有瞭全新的認識，不再覺得IMU隻是一個輔助定位的工具，而是可以和視覺信息産生更深層次的協同。而且，這本書的排版和印刷質量也非常棒，閱讀體驗很舒適。我有時候會帶著這本書去咖啡館，一邊喝咖啡一邊閱讀，感覺非常有沉浸感。對我而言，它不僅僅是一本技術書籍，更像是一次關於SLAM技術的深度探索之旅，讓我對未來的研究方嚮充滿瞭期待。

评分☆☆☆☆☆

以前看SLAM相關的文章，總覺得裏麵充斥著各種“黑盒”算法，比如各種奇奇怪怪的特徵描述子，或者是各種復雜的非綫性優化方法，讓人感覺離理解核心技術很遙遠。但《SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版》卻讓我對這些“黑盒”有瞭更深的認識。它對每一個算法的演進過程，比如從ORB-SLAM到ORB-SLAM2，再到ORB-SLAM3，都有非常細緻的梳理和對比。它會告訴你為什麼要有這些改進，這些改進解決瞭什麼問題，以及它們的優缺點是什麼。這種“溯源”式的講解方式，讓我能夠跳齣對單一算法的孤立理解，而是能夠把握整個技術發展的脈絡。而且，書裏在講解一些關鍵技術點時，會涉及到不少經典的論文，但它又不會簡單地引用論文，而是會提煉齣論文中的核心思想，用更易懂的語言和圖示來解釋。我感覺這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種分析和解決問題的思維方式。

评分☆☆☆☆☆

SLAM這玩意兒，當初剛接觸的時候，真的就像霧裏看花，摸不清頭腦。尤其是在影像處理這塊，總感覺少點什麼，對各種傳感器數據的融閤啊、卡爾曼濾波啊、圖優化啊，都隻停留在紙麵上的理解，想真正動手實踐，又不知道從何下手。那段時間，真的花瞭不少時間在各種零散的資料上打轉，感覺知識點零散，缺乏係統性。後來偶然聽朋友推薦瞭這本《SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版》，當時就覺得名字聽起來挺有份量的，但心裏還是有點忐忑，畢竟之前踩過不少坑。不過，打開書之後，那種豁然開朗的感覺是真的！它不像有些書那樣，上來就堆砌一堆高深的公式，而是循序漸進，從最基礎的相機模型、投影變換講起，一點點帶你進入SLAM的世界。尤其是關於視覺部分，它把很多之前讓我頭疼的理論，比如特徵點提取、匹配，深度估計，以及多視圖幾何的一些概念，都講得特彆透徹，而且還結閤瞭不少實際的應用案例，讓我覺得不再是死記硬背，而是真正理解瞭背後的邏輯。書中的圖示也相當豐富，很多時候一張圖就能抵過韆言萬語，大大降低瞭學習門檻。