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内容大纲
本书内容分为两部分:计算机视觉实践和实践参考代码及解析。其中,计算机视觉实践部分涵盖计算机视觉实践基础、软件环境安装及图像显示、滤波处理与多层特征表达、图像特征提取与可视化、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能目标识别与跟踪、点云语义分割、点云三维重建和视觉语言模型;实践参考代码及解析部分则提供了计算机视觉实践部分的实践参考代码及解析。
本书可作为计算机科学与技术、软件工程及电子类专业的本科生、研究生和教师的实践参考书,也可作为计算机应用工程领域开发人员的参考资料。对于未接触过计算机视觉先行课程的读者,本书提供了易于理解和循序渐进的学习路径,帮助他们掌握计算机视觉的算法实践。 -
作者介绍
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目录
第0章 计算机视觉实践基础
0.1 实践软件安装与环境设置
0.2 深度学习编程基础
0.3 Python图像处理编程基础
0.4 深度学习编程样例
第1章 软件环境安装及图像显示
1.1 实践1:软件环境安装及图像显示
1.2 概念知识基础
1.3 实践过程引导与讨论
1.4 实践问题思考
第2章 滤波处理与多层特征表达
2.1 实践2:滤波处理与多层特征表达
2.2 概念知识基础
2.3 实践过程引导与讨论
2.4 实践问题思考
第3章 图像特征提取与可视化
3.1 实践3:图像特征提取与可视化
3.2 概念知识基础
3.3 实践过程引导与讨论
3.4 实践问题思考
第4章 图像特征对应与对齐
4.1 实践4:图像特征对应与对齐
4.2 概念知识基础
4.3 实践过程引导与讨论
4.4 实践问题思考
第5章 二值图像的特征计算
5.1 实践5:二值图像的特征计算
5.2 概念知识基础
5.3 实践过程引导与讨论
5.4 实践问题思考
第6章 图像分割
6.1 实践6:图像分割
6.2 概念知识基础
6.3 实践过程引导与讨论
6.4 实践问题思考
第7章 语义分割
7.1 实践7:语义分割
7.2 概念知识基础
7.3 实践过程引导与讨论
7.4 实践问题思考
第8章 纹理特征计算
8.1 实践8:纹理特征计算
8.2 概念知识基础
8.3 实践过程引导与讨论
8.4 实践问题思考
第9章 摄像机模型参数恢复
9.1 实践9:摄像机模型参数恢复
9.2 概念知识基础
9.3 实践过程引导与讨论
9.4 实践问题思考
第10章 光流计算
10.1 实践10:光流计算
10.2 概念知识基础
10.3 实践过程引导与讨论
10.4 实践问题思考
第11章 三维重建技术
11.1 实践11:三维重建技术
11.2 概念知识基础
11.3 实践过程引导与讨论
11.4 实践问题思考
第12章 传统目标识别技术
12.1 实践12:传统目标识别技术
12.2 概念知识基础
12.3 实践过程引导与讨论
12.4 实践问题思考
第13章 传统目标跟踪技术
13.1 实践13:传统目标跟踪技术
13.2 概念知识基础
13.3 实践过程引导与讨论
13.4 实践问题思考
第14章 智能目标识别与跟踪
14.1 实践14:智能目标识别与跟踪
14.2 概念知识基础
14.3 实践过程引导与讨论
14.4 实践问题思考
第15章 点云语义分割
15.1 实践15:点云语义分割
15.2 概念知识基础
15.3 实践过程引导与讨论
15.4 实践问题思考
第16章 点云三维重建
16.1 实践16:点云三维重建
16.2 概念知识基础
16.3 实践过程引导与讨论
16.4 实践问题思考
第17章 视觉语言模型
17.1 实践17:视觉语言模型
17.2 概念知识基础
17.3 实践过程引导与讨论
17.4 实践问题思考
第18章 实践参考代码及解析
18.1 实践1
18.2 实践2
18.3 实践3
18.4 实践4
18.5 实践5
18.6 实践6
18.7 实践7
18.8 实践8
18.9 实践9
18.10 实践10
18.11 实践11
18.12 实践12
18.13 实践13
18.14 实践14
18.15 实践15
18.16 实践16
18.17 实践17
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