- 机器视觉技术(HALCON版微课视频版题库版大数据与人工智能面向数字化时代高等学校计算机系列教材)
- - 作者：编者:肖苏华//吴建毅//赖南英//林锐豪|责编:葛鹏程//薛阳
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302682783
  - 出版日期：2025/04/01
  - 页数：262
- 售价：23.92

内容大纲
    本书内容全面，分为基础部分、应用部分和扩展部分。基础部分系统地讲解了机器视觉基础和视觉系统设计的关键知识和技术，包括机器视觉概述、HALCON基础和语法、图像、区域、XLD、几何变换和模板匹配、3D视觉等。应用部分以Qt和WinForm为例讲解了HALCON与C#/C++语言的联合编程，并介绍了机器视觉的典型应用，包括OCR、几何测量、缺陷检测、3D视觉应用等。扩展部分的内容为机器视觉中的深度学习基本原理及应用。
    本书以HALCON软件为基础，详细讲解了各个核心知识点和技能点，以实际应用案例贯穿其中，兼具理论性和实践性，便于读者充分理解并掌握机器视觉技术的相关基础知识。
    本书可作为高等院校计算机类、机电类、自动化类等相关专业的“机器视觉”课程教材，也可作为感兴趣读者的自学读物，还可作为相关从业人员的参考用书。
作者介绍
目录
第1章  机器视觉概述
  1.1  什么是机器视觉
  1.2  机器视觉系统硬件构成
  1.3  硬件选型
    1.3.1  光源
    1.3.2  相机
    1.3.3  镜头
    1.3.4  图像采集卡
  1.4  机器视觉的应用现状及发展趋势
  习题
第2章  HALCON基础和语法
  2.1  走进HALCON
  2.2  HDevelop图形组件
  2.3  软件图像采集
    2.3.1  获取非实时图像
    2.3.2  获取实时图像
  2.4  数据结构
    2.4.1  Image
    2.4.2  Region
    2.4.3  XLD
    2.4.4  Handle
    2.4.5  Tuple
    2.4.6  几个重要的语法
  习题
第3章  图像
  3.1  图像基础知识
    3.1.1  像素
    3.1.2  图像通道
    3.1.3  域
  3.2  图像的预处理間
    3.2.1  去噪
    3.2.2  图像增强
  3.3  图像分割器
    3.3.1  阈值分割
    3.3.2  区域生长
    3.3.3  分水岭分割
  习题
第4章  区城
  4.1  区域与像素的关系
  4.2  基础形状区域的创建
  4.3  区域的集合操作
  4.4  形态学运算
    4.4.1  腐蚀
    4.4.2  膨胀
    4.4.3  开运算、闭运算
  4.5  区域的特征
    4.5.1  区域特征的类型
    4.5.2  区域的特征筛选
  习题
第5章  XD

  5.1  XLD的获取
    5.1.1  亚像素级边缘提取
    5.1.2  亚像素阈值
  5.2  XLD的特征
    5.2.1  特征类型
    5.2.2  特征筛选
  5.3  XLD的处理
    5.3.1  创建
    5.3.2  分割
    5.3.3  合并
    5.3.4  拟合
    5.3.5  其他
  习题
第6章  几何变换和模板匹配
  6.1  几何变换
    6.1.1  几何变换基础知识
    6.1.2  重要算子
  6.2  模板匹配間
    6.2.1  图像金字塔
    6.2.2  基于形状的图像模板匹配
    6.2.3  Matching助手介绍
  习题
第7章  3D视觉
  7.1  相机模型的成像原理名
    7.1.1  3D世界坐标到二维图像像素坐标的映射
    7.1.2  面阵相机成像原理及其标定参数
    7.1.3  线阵相机的标定参数
  7.2  相机标定实现
    7.2.1  标定板”
    7.2.2  相机标定流程
  7.3  3D物体模型处理品
    7.3.1  3D物体模型的获取
    7.3.2  3D物体模型的属性信息
    7.3.3  3D物体模型的修改
    7.3.4  3D物体模型的特征提取
    7.3.5  3D物体模型的可视化
  7.4  3D匹配品
    7.4.1  3D配准
    7.4.2  基于形状的3D匹配
    7.4.3  基于表面的3D匹配
    7.4.4  基于可变形表面的3D匹配
  7.5  3D重建名
    7.5.1  双目立体视觉
    7.5.2  激光三角测量
  习题
第8章  HALCON联合C#编程
  8.1  WinForm入门
    8.1.1  WinForm安装
    8.1.2  WinForm项目结构
    8.1.3  案例学习

  8.2  HALCON联合WinForm
    8.2.1  HALCON代码导出
    8.2.2  环境配置及添加窗口控件
    8.2.3  案例学习
    8.2.4  常用的开发技巧
  习题
第9章  HALCON联合C++
  9.1  Qt入门
    9.1.1  Qt的安装
    9.1.2  创建Qt项目
    9.1.3  Qt项目介绍
    9.1.4  案例学习
  9.2  HALCON联合Qt
    9.2.1  HALCON代码导出
    9.2.2  项目环境配置
    9.2.3  案例学习
  习题
第10章  OCR
  10.1  基本流程
  10.2  OCR助手使用
  10.3  编程实现OCR识别名
  10.4  汉字识别名
  10.5  一维码识别名
  10.6  二维码识别
  习题
第11章  几何测量
  11.1  一维测量名
    11.1.1  创建测量区域
    11.1.2  应用测量
  11.2  二维测量品
    11.2.1  图像或区域预处理
    11.2.2  提取特征
    11.2.3  像素级精确的边缘和线条
    11.2.4  亚像素级的边缘和线条
    11.2.5  抑制不相关轮廓
    11.2.6  合并轮廓
    11.2.7  用已知形状近似提取轮廓段的特征
  11.3  卡尺测量
    11.3.1  创建测量模型
    11.3.2  设置测量对象的图像大小
    11.3.3  创建测量模型ROI
    11.3.4  修改模型/对象参数
    11.3.5  对齐测量模型
    11.3.6  应用测量
    11.3.7  获取测量结果
    11.3.8  清除测量对象
  习题
第12章  缺陷检测
  12.1  差分法間
  12.2  差分模型法

    12.2.1  基础原理
    12.2.2  详细流程
    12.2.3  核心算子
    12.2.4  例子精读
    12.2.5  总结
  12.3  快速傅里叶变换
    12.3.1  基础原理之时域、频域、空间域
    12.3.2  基础原理之快速傅里叶变换
    12.3.3  一般流程
    12.3.4  核心算子
    12.3.5  例子精读
  习题
第13章  3D视觉应用
  13.1  基于3D物体模型的筛选处理应用
    13.1.1  应用解析
    13.1.2  核心算子
    13.1.3  例子精读
  13.2  基于表面3D匹配的定位应用
    13.2.1  应用解析
    13.2.2  核心算子
    13.2.3  例子精读
  13.3  基于3D物体模型的平面度和高度测量应用
    13.3.1  应用解析
    13.3.2  核心算子
    13.3.3  例子精读
  习题
第14章  机器视觉中的深度学习
  14.1  基础入门
    14.1.1  基础概念
    14.1.2  深度学习术语
    14.1.3  深度学习步骤
  14.2  HALCON深度学习
    14.2.1  HALCON深度学习助手
    14.2.2  HALCON深度学习推理案例
  14.3  HALCON深度学习与C#联合编程案例
  习题
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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