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内容大纲
本书着眼于计算机视觉教学实践，系统地介绍了计算机视觉的基本内容及其代码实现。
本书包含4个部分：第一部分为计算机视觉导论，带领读者初步了解计算机视觉。第二部分为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉算法原理与实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进计算机视觉的世界，让读者对计算机视觉的研究内容、基本原理有基本认识。
本书适合对计算机视觉感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业计算机视觉课程的教材。 -
作者介绍
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目录
第一部分 计算机视觉导论
第1章 初探计算机视觉
1.1 什么是计算机视觉
1.2 为什么需要计算机视觉
1.3 计算机视觉的难点与挑战
1.4 计算机视觉的历史与发展
1.5 计算机视觉中变量的数学符号约定
1.6 小结
第二部分 图像处理
第2章 卷积
2.1 简介
2.2 一维卷积
2.2.1 冲激信号
2.2.2 方波信号
2.3 二维卷积
2.3.1 冲激信号
2.3.2 方波信号
2.4 小结
第3章 图像滤波
3.1 简介
3.2 图像噪声
3.2.1 椒盐噪声
3.2.2 高斯噪声
3.3 均值滤波
3.4 高斯滤波
3.5 双边滤波
3.6 中值滤波
3.7 图像锐化
3.8 小结
第4章 模板匹配
4.1 简介
4.2 模板匹配的实现
4.2.1 匹配步骤
4.2.2 相似度度量
4.3 多目标模板匹配
4.4 小结
第5章 边缘检测
5.1 简介
5.2 边缘检测的数学模型
5.3 边缘检测算法
5.3.1 Sobel边缘检测算法
5.3.2 Canny边缘检测算法
5.4 小结
5.5 参考文献
第6章 角点检测
6.1 简介
6.2 Harris角点检测算法
6.2.1 计算像素值变化量
6.2.2 计算角点响应函数
6.3 代码实现
6.4 图像变换对角点检测的影响
6.5 小结
第7章 SIFT特征检测
7.1 块状区域检测与尺度空间
7.2 SIFT算法
7.2.1 局部极值点检测
7.2.2 特征点定位与筛选
7.2.3 特征点方向计算
7.2.4 特征点描述
7.3 代码实现
7.4 小结
7.5 参考文献
第8章 图像拼接
8.1 简介
8.2 图像变换
8.3 图像拼接算法
8.3.1 计算变换矩阵
8.3.2 利用RANSAC算法去除误匹配
8.3.3 图像变换与缝合
8.4 代码实现
8.5 小结
8.6 拓展阅读
第9章 图像分割
9.1 简介
9.2 图像分割算法
9.2.1 基于k均值聚类的图像分割算法
9.2.2 基于图切割的图像分割算法
9.3 小结
9.4 参考文献
第三部分 视觉识别
第10章 图像分类
10.1 简介
10.2 数据集和度量
10.3 基于视觉词袋模型的图像分类算法
10.4 基于深度卷积网络的图像分类算法
10.5 小结
10.6 参考文献
第11章 语义分割
11.1 简介
11.2 数据集和度量
11.3 全卷积网络
11.3.1 上采样
11.3.2 跳跃连接
11.4 FCN代码实现
11.5 小结
11.6 参考文献
第12章 目标检测
12.1 简介
12.2 数据集和度量
12.3 目标检测模型
12.3.1 R-CNN
12.3.2 FastR-CNN
12.3.3 FasterR-CNN
12.4 RPN代码整体框架
12.4.1 训练模块
12.4.2 head模块
12.4.3 anchor_generator模块
12.4.4 box_coder模块
12.4.5 filter_proposal模块
12.5 代码运行示例
12.6 小结
12.7 参考文献
第13章 实例分割
13.1 简介
13.2 数据集和度量
13.3 MaskR-CNN
13.3.1 特征金字塔网络
13.3.2 感兴趣区域对齐
13.4 代码运行示例
13.5 小结
13.6 参考文献
第14章 人体姿态估计
14.1 简介
14.2 数据集和度量
14.2.1 数据集
14.2.2 评测指标
14.3 人体姿态估计模型——DeepPose
14.3.1 基于深度神经网络的人体姿态估计
14.3.2 级联回归
14.4 DeepPose代码实现
14.5 小结
14.6 参考文献
第15章 动作识别
15.1 简介
15.2 数据集和度量
15.2.1 数据集
15.2.2 评测指标
15.3 动作识别模型——C3D
15.3.1 三维卷积
15.3.2 C3D模型
15.4 C3D代码实现
15.5 小结
15.6 参考文献
第四部分 场景重建
第16章 照相机标定
16.1 简介
16.2 照相机成像原理
16.2.1 照相机模型
16.2.2 坐标系的定义
16.2.3 照相机外参
16.2.4 照相机内参
16.2.5 投影矩阵
16.2.6 畸变
16.3 照相机标定的实现
16.3.1 标定板
16.3.2 标定流程
16.3.3 代码实现
16.4 小结
第17章 运动场和光流
17.1 简介
17.2 运动场
17.3 光流
17.3.1 特征点法
17.3.2 直接法
17.3.3 Lucas-Kanade光流法
17.3.4 Lucas-Kanade光流法的改进
17.4 代码实现
17.5 小结
17.6 参考文献
第18章 平行双目视觉
18.1 简介
18.2 平行双目照相机
18.2.1 概念定义
18.2.2 视差
18.2.3 双目特征匹配
18.2.4 全局优化
18.3 代码实现
18.4 小结
18.5 参考文献
第19章 三维重建
19.1 简介
19.2 对极几何
19.2.1 数学定义
19.2.2 本质矩阵
19.2.3 利用八点法求解基础矩阵
19.2.4 通过本质矩阵求解照相机位姿
19.3 三角测量
19.4 代码实现
19.5 小结
总结与展望
中英文术语对照表
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