[
-
内容大纲
本书首先介绍了机器视觉基础知识，然后利用专业图像处理软件，对图像数据及存储与采集，像素分布与图像分割，颜色空间及测量与变换，几何变换及单目视觉检测，傅里叶变换，小波变换，滤波增强，二值运算与参数测量，双目视觉测量，二维、三维运动图像测量实践，模式识别，神经网络，深度学习等常用理论方法进行了实用化讲解。每章都是个大类，包含丰富的理论、实践与应用案例介绍及二维码视频演示。
本书主要用于理工农医类本科生机器视觉的实践教学，也可以作为研究生、专业人员和一般读者的学习参考读物。 -
作者介绍
-
目录
第1章 绪论
1.1 机器视觉基础知识
1.1.1 发展与展望
1.1.2 硬件构成
1.1.3 算法软件
1.1.4 机器视觉、机器人和智能装备
1.1.5 功能与精度
1.2 深度学习基础知识
1.2.1 发展历程
1.2.2 基本原理
1.3 实践用专业软件介绍与基本设定
1.3.1 通用图像处理系统ImageSys
1.3.2 二维、三维运动图像测量分析系统
1.4 多种场景下的车辆视觉导航视频演示
思考题
第2章 图像数据及存储与采集
2.1 数字图像的采样与量化
2.2 彩色图像与灰度图像
2.3 图像的计算机显示
2.4 图像文件
2.4.1 理论介绍
2.4.2 图像文件功能实践
2.5 视频文件
2.5.1 理论介绍
2.5.2 多媒体文件功能实践
2.5.3 多媒体文件编辑
2.6 图像视频采集
2.6.1 基础知识
2.6.2 CCD与CMOS传感器
2.6.3 DirectX图像采集系统
2.7 应用案例
2.7.1 排种器试验台视频采集与保存
2.7.2 车流量检测视频采集
2.7.3 车辆尺寸、颜色参数检测视频采集与演示
思考题
第3章 像素分布与图像分割
3.1 像素分布
3.1.1 直方图
3.1.2 线剖面图
3.1.3 累计分布图
3.1.4 3D剖面
3.1.5 应用案例——水田管理导航路线检测及视频演示
3.2 灰度分割与实践
3.2.1 常规阈值分割
3.2.2 模态法自动分割
3.2.3 p参数法自动分割
3.2.4 大津法自动分割
3.2.5 应用案例——排种器试验台图像拼接与分割
3.3 彩色分割与实践
3.3.1 RGB彩色分割
3.3.2 HSI彩色分割
3.4 图像间运算及实践
3.4.1 运算内容
3.4.2 运算实践
3.5 应用案例
3.5.1 车流量检测及视频演示
3.5.2 车辆尺寸、颜色实时检测及视频演示
思考题
第4章 颜色空间及测量与变换
4.1 颜色空间
4.2 颜色测量
4.3 颜色亮度变换
4.3.1 基础变换
4.3.2 L（朗格）变换
4.3.3 γ（伽马）变换
4.3.4 去雾处理
4.3.5 直方图平滑化
4.4 HSI变换
4.5 RGB色差变换
4.6 自由变换
4.7 应用实例
4.7.1 小麦苗列检测
4.7.2 果树上红色桃子检测
4.7.3 玉米粒在穗计数及视频演示
4.7.4 玉米种粒图像精选与定向定位及视频演示
思考题
第5章 几何变换及单目视觉检测
5.1 基础知识
5.2 单步变换
5.2.1 实践准备
5.2.2 平移
5.2.3 放大缩小
5.2.4 旋转
5.3 复杂变换
5.3.1 仿射变换
5.3.2 透视变换
5.4 齐次坐标表示
5.5 单目视觉检测
5.5.1 参考坐标系
5.5.2 摄像机模型分析
5.5.3 摄像机标定
5.5.4 功能实践
5.6 应用案例—交通事故现场快速图像检测及视频演示
思考题
第6章 傅里叶变换
6.1 频率的概念
6.2 频率变换
6.3 离散傅里叶变换
6.4 图像的二维傅里叶变换
6.5 滤波处理
6.6 图像傅里叶变换实践
6.6.1 基本功能
6.6.2 加噪声与去噪声
6.6.3 图像加密处理
6.7 应用案例—傅里叶变换在数字水印中的应用
思考题
第7章 小波变换
7.1 小波变换概述
7.2 小波与小波变换
7.3 离散小波变换
7.4 小波族
7.5 信号的分解与重构
7.6 图像处理中的小波变换
7.7 图像小波变换实践
7.8 应用案例
7.8.1 小麦病害监测
7.8.2 小麦播种导航路径检测及视频演示
思考题
第8章 滤波增强
8.1 基本概念
8.2 去噪声处理
8.2.1 移动平均
8.2.2 中值滤波
8.2.3 高斯滤波
8.2.4 单模板滤波实践
8.3 基于微分的边缘检测
8.3.1 一阶微分（梯度运算）
8.3.2 二阶微分（拉普拉斯运算）
8.3.3 模板匹配
8.3.4 多模板滤波实践
8.4 Canny算法及实践
8.5 应用案例
8.5.1 插秧机器人导航目标检测
8.5.2 变电压板投退状态检测及视频演示
思考题
第9章 二值运算与参数测量
9.1 基本理论
9.1.1 图像的几何参数
9.1.2 区域标记
9.1.3 几何参数检测与提取
9.2 二值运算
9.2.1 基本运算理论与实践
9.2.2 特殊提取实践
9.2.3 应用案例——插秧机器人导航目标去噪声
9.3 几何参数测量
9.3.1 几何参数测量实践
9.3.2 应用案例——排种试验台籽粒检测及视频演示
9.4 直线参数测量
9.4.1 哈夫变换
9.4.2 最小二乘法
9.4.3 直线检测实践
9.4.4 应用案例——农田视觉导航线检测及视频演示
9.5 圆形分离实践
9.6 轮廓测量实践
9.7 应用实例——果树上桃子检测及视频演示
思考题
第10章 双目视觉测量
10.1 双目视觉系统的结构
10.1.1 平行式立体视觉模型
10.1.2 汇聚式立体视觉模型
10.2 摄像机标定
10.2.1 直接线性标定法
10.2.2 棋盘标定法
10.2.3 摄像机参数与投影矩阵的转换
10.3 标定测量试验
10.3.1 直接线性标定法试验
10.3.2 棋盘标定法试验
10.3.3 三维测量试验
思考题
第11章 二维、三维运动图像测量实践
11.1 二维运动图像测量
11.1.1 菜单介绍
11.1.2 2D标定
11.1.3 运动测量
11.1.4 结果浏览显示
11.1.5 结果修正
11.1.6 实践视频
11.1.7 应用案例——羽毛球技战术检测及视频演示
11.2 三维运动图像测量
11.2.1 菜单介绍
11.2.2 多通道图像采集
11.2.3 直接线性标定实践
11.2.4 棋盘标定实践
11.2.5 结果浏览显示
11.2.6 实践视频
11.2.7 应用案例—三维作物生长量检测及视频演示
思考题
第12章 模式识别
12.1 模式识别与图像识别的概念
12.2 图像识别系统的组成
12.3 图像识别、图像处理和图像理解的关系
12.4 图像识别方法
12.4.1 模板匹配
12.4.2 统计模式识别
12.4.3 仿生模式识别
12.5 应用案例
12.5.1 人脸识别技术介绍
12.5.2 蜜蜂舞蹈跟踪检测及视频演示
12.5.3 车牌照检测及视频演示
思考题
第13章 神经网络
13.1 人工神经网络
13.1.1 人工神经网络的生物学基础
13.1.2 人工神经元
13.1.3 人工神经元的学习
13.1.4 人工神经元的激活函数
13.1.5 人工神经网络的特点
13.2 BP神经网络
13.2.1 BP神经网络简介
13.2.2 BP神经网络的训练学习
13.2.3 改进型BP神经网络
13.3 应用案例—BP神经网络在数字字符识别中的应用
13.3.1 BP神经网络数字字符识别系统原理
13.3.2 网络模型的建立
13.3.3 数字字符识别演示
思考题
第14章 深度学习
14.1 浅层学习和深度学习
14.2 深度学习与神经网络
14.3 深度学习训练过程
14.4 深度学习的常用方法
14.4.1 自动编码器
14.4.2 稀疏编码
14.4.3 限制玻尔兹曼机
14.4.4 深信度网络
14.4.5 卷积神经网络
14.5 深度学习框架介绍
14.6 应用案例
14.6.1 基于YOLOv4的前方车辆距离检测及视频演示
14.6.2 基于YOLOv7的果园导航线检测及视频演示
思考题
参考文献
同类热销排行榜
- C语言与程序设计教程(高等学校计算机类十二五规划教材)16
- 电机与拖动基础(教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会规划工程应用型自动化专业系列教材)13.48
- 传感器与检测技术(第2版高职高专电子信息类系列教材)13.6
- ASP.NET项目开发实战(高职高专计算机项目任务驱动模式教材)15.2
- Access数据库实用教程(第2版十二五职业教育国家规划教材)14.72
- 信号与系统(第3版下普通高等教育九五国家级重点教材)15.08
- 电气控制与PLC(普通高等教育十二五电气信息类规划教材)17.2
- 数字电子技术基础(第2版)17.36
- VB程序设计及应用(第3版十二五职业教育国家规划教材)14.32
- Java Web从入门到精通(附光盘)/软件开发视频大讲堂27.92
推荐书目
-
孩子你慢慢来/人生三书 华人世界率性犀利的一枝笔，龙应台独家授权《孩子你慢慢来》20周年经典新版。她的《...
-
时间简史(插图版) 相对论、黑洞、弯曲空间……这些词给我们的感觉是艰深、晦涩、难以理解而且与我们的...
-
本质(精) 改革开放40年，恰如一部四部曲的年代大戏。技术突变、产品迭代、产业升级、资本对接...