- 计算机视觉与应用(职业教育人工智能领域系列教材)
- - 作者：编者:方水平//宋玉娥|责编:赵志鹏//侯颖
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111735830
  - 出版日期：2023/11/01
  - 页数：195
- 售价：18

内容大纲
本书系统地介绍了计算机视觉主要任务及实现原理，包括图像滤波、图像变换、图像特征提取与匹配、目标检测、目标跟踪、目标识别、目标三维重构、图像分类、神经网络等。本书可作为“计算机视觉与应用”课程的培训教材，或人工智能技术应用专业的计算机视觉应用开发课程的教材，也可以作为人工智能应用领域相关技术人员的自学参考书。
作者介绍
目录
前言
二维码索引
第1章  计算机视觉与应用导论
  1.1  计算机视觉概述
  1.2  计算机视觉编程工具及环境配置
    1.2.1  计算机视觉编程工具
    1.2.2  计算机视觉开发环境搭建
第2章  图像滤波
  2.1  数字图像概述
    2.1.1  数字图像的基本概念
    2.1.2  图像文件格式
  2.2  图像滤波及其应用
    2.2.1  图像点运算
    2.2.2  图像滤波
  2.3  形态学处理
    2.3.1  膨胀运算
    2.3.2  腐蚀运算
    2.3.3  开运算与闭运算
    2.3.4  形态学梯度
    2.3.5  顶帽和黑帽运算
第3章  图像变换
  3.1  图像采样与插值
    3.1.1  图像采样
    3.1.2  图像插值
  3.2  图像变换
    3.2.1  灰度变换
    3.2.2  图像几何变换
    3.2.3  图像变换应用案例
第4章  图像特征提取与匹配
  4.1  几何特征
    4.1.1  图像梯度
    4.1.2  图像边缘
    4.1.3  角点特征
    4.1.4  形状特征
  4.2  图像纹理特征
    4.2.1  图像纹理特征定义
    4.2.2  纹理特征分析
    4.2.3  纹理合成
  4.3  局部图像特征
第5章  目标检测
  5.1  目标检测简介
  5.2  目标检测算法
    5.2.1  传统的目标检测算法
    5.2.2  基于深度学习的目标检测算法
  5.3  人脸检测
    5.3.1  人脸检测算法
    5.3.2  基于OpenCV实现人脸检测
    5.3.3  基于OpenCV实现人脸识别
  5.4  增强现实
第6章  目标跟踪

  6.1  目标跟踪概述
  6.2  目标跟踪方法
    6.2.1  基于相关滤波的跟踪算法
    6.2.2  基于深度学习的跟踪方法
    6.2.3  跨镜追踪
第7章  目标识别
  7.1  目标识别概述
  7.2  目标识别的应用
第8章  目标三维重构
  8.1  计算机视觉三维重构的理论基础
  8.2  相机标定
  8.3  三维场景重建
  8.4  三维场景重建技术的应用
第9章  图像分类
  9.1  机器学习概述
  9.2  机器学习算法应用开发流程
  9.3  图像分类概述
  9.4  基于机器学习的图像分类算法
  9.5  机器学习模型评价方法
  9.6  损失函数
第10章  神经网络
  10.1  深度学习概述
  10.2  卷积神经网络
  10.3  LeNet模型
  10.4  VGG16模型
  10.5  AlexNet模型
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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