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深度學習
機器視覺與人工智能應用開發技術 版權信息
- ISBN：9787121473968
- 條形碼：9787121473968 ; 978-7-121-47396-8
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器視覺與人工智能應用開發技術 內容簡介
本書詳細介紹機器視覺和人工智能技術，主要內容包括機器視覺與人工智能概述、圖像基礎算法應用開發實例、圖像處理應用開發實例、深度學習應用開發實例、百度AI應用開發實例。全書采用項目式開發的學習方法，通過39個貼近日常生活的開發實例，由淺入深地介紹圖像處理和深度學習的相關知識。本書中的每個開發實例均有完整的開發過程，并給出了開發代碼，讀者可在這些開發實例的基礎上快速地進行二次開發。
機器視覺與人工智能應用開發技術 目錄
目 錄
第1章 機器視覺與人工智能概述 1
1.1 機器視覺和人工智能發展歷程 1
1.2 機器視覺和人工智能應用領域 3
1.3 機器視覺與人工智能開發平臺 4
1.3.1 機器視覺與人工智能開發平臺 4
1.3.2 邊緣計算網關 17
1.3.3 遠程登錄AiCam平臺 20
1.3.4 開發首體驗 24
1.3.5 小結 25
1.3.6 思考與拓展 26
第2章 圖像基礎算法應用開發實例 27
2.1 圖像采集開發實例 28
2.1.1 原理分析 28
2.1.2 開發設計與實踐 29
2.1.3 開發步驟與驗證 31
2.1.4 小結 33
2.1.5 思考與拓展 33
2.2 圖像標注開發實例 33
2.2.1 原理分析 34
2.2.2 開發設計與實踐 35
2.2.3 開發步驟與驗證 42
2.2.4 小結 45
2.2.5 思考與拓展 45
2.3 圖像灰度轉換開發實例 45
2.3.1 原理分析 46
2.3.2 開發設計與實踐 50
2.3.3 開發步驟與驗證 56
2.3.4 小結 57
2.3.5 思考與拓展 58
2.4 圖像幾何變換開發實例 58
2.4.1 原理分析 58
2.4.2 開發設計與實踐 63
2.4.3 開發步驟與驗證 69
2.4.4 小結 71
2.4.5 思考與拓展 71
2.5 圖像邊緣檢測開發實例 72
2.5.1 原理分析 72
2.5.2 開發設計與實踐 75
2.5.3 開發步驟與驗證 81
2.5.4 小結 83
2.5.5 思考與拓展 84
2.6 形態學轉換開發實例 84
2.6.1 原理分析 84
2.6.2 開發設計與實踐 87
2.6.3 開發步驟與驗證 94
2.6.4 小結 97
2.6.5 思考與拓展 97
2.7 圖像輪廓提取開發實例 97
2.7.1 原理分析 97
2.7.2 開發設計與實踐 101
2.7.3 開發步驟與驗證 109
2.7.4 小結 111
2.7.5 思考與拓展 112
2.8 直方圖均衡開發實例 112
2.8.1 原理分析 112
2.8.2 開發設計與實踐 114
2.8.3 開發步驟與驗證 119
2.8.4 小結 121
2.8.5 思考與拓展 122
2.9 模板匹配開發實例 122
2.9.1 原理分析 122
2.9.2 開發設計與實踐 124
2.9.3 開發步驟與驗證 125
2.9.4 小結 127
2.9.5 思考與拓展 127
2.10 霍夫變換開發實例 127
2.10.1 原理分析 127
2.10.2 開發設計與實踐 133
2.10.3 開發步驟與驗證 139
2.10.4 小結 141
2.10.5 思考與拓展 141
2.11 圖像矯正開發實例 141
2.11.1 原理分析 141
2.11.2 開發設計與實踐 142
2.11.3 開發步驟與驗證 144
2.11.4 小結 145
2.11.5 思考與拓展 146
2.12 圖像添加文字和水印開發實例 146
2.12.1 原理分析 146
2.12.2 開發設計與實踐 147
2.12.3 開發步驟與驗證 149
2.12.4 小結 150
2.12.5 思考與拓展 150
2.13 圖像去噪開發實例 150
2.13.1 原理分析 151
2.13.2 開發設計與實踐 153
2.13.3 開發步驟與驗證 164
2.13.4 小結 167
2.13.5 思考與拓展 167
第3章 圖像處理應用開發實例 168
3.1 顏色識別開發實例 168
3.1.1 原理分析 169
3.1.2 開發設計與實踐 170
3.1.3 開發步驟與驗證 172
3.1.4 小結 175
3.1.5 思考與拓展 175
3.2 形狀識別開發實例 175
3.2.1 原理分析 176
3.2.2 開發設計與實踐 176
3.2.3 開發步驟與驗證 179
3.2.4 小結 180
3.2.5 思考與拓展 180
3.3 手寫數字識別開發實例 180
3.3.1 原理分析 180
3.3.2 開發設計與實踐 181
3.3.3 開發步驟與驗證 184
3.3.4 小結 185
3.3.5 思考與拓展 185
3.4 二維碼識別開發實例 185
3.4.1 原理分析 186
3.4.2 開發設計與實踐 188
3.4.3 開發步驟與驗證 190
3.4.4 小結 191
3.4.5 思考與拓展 191
3.5 人臉檢測（基于OpenCV）開發實例 191
3.5.1 原理分析 192
3.5.2 開發設計與實踐 192
3.5.3 開發步驟與驗證 194
3.5.4 小結 195
3.5.5 思考與拓展 195
3.6 人臉關鍵點識別開發實例 195
3.6.1 原理分析 196
3.6.2 開發設計與實踐 196
3.6.3 開發步驟與驗證 199
3.6.4 小結 199
3.6.5 思考與拓展 200
3.7 人臉識別（基于OpenCV）開發實例 200
3.7.1 原理分析 200
3.7.2 開發設計與實踐 201
3.7.3 開發步驟與驗證 206
3.7.4 小結 207
3.7.5 思考與拓展 207
3.8 目標追蹤開發實例 207
3.8.1 原理分析 208
3.8.2 開發設計與實踐 209
3.8.3 開發步驟與驗證 212
3.8.4 小結 212
3.8.5 思考與拓展 213
第4章 深度學習應用開發實例 214
4.1 人臉檢測（基于深度學習）開發實例 214
4.1.1 原理分析 215
4.1.2 開發設計與實踐 218
4.1.3 開發步驟與驗證 221
4.1.4 小結 221
4.1.5 思考與拓展 222
4.2 人臉識別（基于深度學習）開發實例 222
4.2.1 原理分析 222
4.2.2 開發設計與實踐 227
4.2.3 開發步驟與驗證 233
4.2.4 小結 233
4.2.5 思考與拓展 234
4.3 人臉屬性識別開發實例 234
4.3.1 原理分析 234
4.3.2 開發設計與實踐 236
4.3.3 開發步驟與驗證 239
4.3.4 小結 240
4.3.5 思考與拓展 240
4.4 口罩檢測開發實例 240
4.4.1 原理分析 241
4.4.2 開發設計與實踐 245
4.4.3 開發步驟與驗證 248
4.4.4 小結 249
4.4.5 思考與拓展 249
4.5 手勢識別開發實例 249
4.5.1 原理分析 250
4.5.2 開發設計與實踐 252
4.5.3 開發步驟與驗證 255
4.5.4 小結 256
4.5.5 思考與拓展 256
4.6 行人檢測開發實例 256
4.6.1 原理分析 257
4.6.2 開發設計與實踐 260
4.6.3 開發步驟與驗證 262
4.6.4 小結 263
4.6.5 思考與拓展 263
4.7 人體姿態識別開發實例 263
4.7.1 原理分析 264
4.7.2 開發設計與實踐 267
4.7.3 開發步驟與驗證 269
4.7.4 小結 270
4.7.5 思考與拓展 270
4.8 車輛檢測開發實例 271
4.8.1 原理分析 271
4.8.2 開發設計與實踐 273
4.8.3 開發步驟與驗證 276
4.8.4 小結 277
4.8.5 思考與拓展 277
4.9 車牌識別開發實例 277
4.9.1 原理分析 277
4.9.2 開發設計與實踐 279
4.9.3 開發步驟與驗證 281
4.9.4 小結 282
4.9.5 思考與拓展 282
4.10 交通標志識別開發實例 282
4.10.1 原理分析 283
4.10.2 開發設計與實踐 284
4.10.3 開發步驟與驗證 286
4.10.4 小結 287
4.10.5 思考與拓展 287
第5章 百度AI應用開發實例 288
5.1 車輛識別開發實例 288
5.1.1 原理分析 289
5.1.2 開發設計與實踐 292
5.1.3 開發步驟與驗證 298
5.1.4 小結 300
5.1.5 思考與拓展 300
5.2 人體識別開發實例 301
5.2.1 原理分析 301
5.2.2 開發設計與實踐 305
5.2.3 開發步驟與驗證 312
5.2.4 小結 315
5.2.5 思考與拓展 315
5.3 手勢識別開發實例 315
5.3.1 原理分析 315
5.3.2 開發設計與實踐 320
5.3.3 開發步驟與驗證 326
5.3.4 小結 328
5.3.5 思考與拓展 328
5.4 人臉識別（基于百度AI）開發實例 329
5.4.1 原理分析 329
5.4.2 開發設計與實踐 334
5.4.3 開發步驟與驗證 344
5.4.4 小結 346
5.4.5 思考與拓展 346
5.5 數字識別開發實例 347
5.5.1 原理分析 347
5.5.2 開發設計與實踐 351
5.5.3 開發步驟與驗證 357
5.5.4 小結 359
5.5.5 思考與拓展 359
5.6 文字識別開發實例 360
5.6.1 原理分析 360
5.6.2 開發設計與實踐 363
5.6.3 開發步驟與驗證 370
5.6.4 小結 372
5.6.5 思考與拓展 372
5.7 語音識別開發實例 372
5.7.1 原理分析 373
5.7.2 開發設計與實踐 377
5.7.3 開發步驟與驗證 381
5.7.4 小結 383
5.7.5 思考與拓展 383
5.8 語音合成開發實例 383
5.8.1 原理分析 384
5.8.2 開發設計與實踐 387
5.8.3 開發步驟與驗證 391
5.8.4 小結 393
5.8.5 思考與拓展 394
參考文獻 395
第1章 機器視覺與人工智能概述 1
1.1 機器視覺和人工智能發展歷程 1
1.2 機器視覺和人工智能應用領域 3
1.3 機器視覺與人工智能開發平臺 4
1.3.1 機器視覺與人工智能開發平臺 4
1.3.2 邊緣計算網關 17
1.3.3 遠程登錄AiCam平臺 20
1.3.4 開發首體驗 24
1.3.5 小結 25
1.3.6 思考與拓展 26
第2章 圖像基礎算法應用開發實例 27
2.1 圖像采集開發實例 28
2.1.1 原理分析 28
2.1.2 開發設計與實踐 29
2.1.3 開發步驟與驗證 31
2.1.4 小結 33
2.1.5 思考與拓展 33
2.2 圖像標注開發實例 33
2.2.1 原理分析 34
2.2.2 開發設計與實踐 35
2.2.3 開發步驟與驗證 42
2.2.4 小結 45
2.2.5 思考與拓展 45
2.3 圖像灰度轉換開發實例 45
2.3.1 原理分析 46
2.3.2 開發設計與實踐 50
2.3.3 開發步驟與驗證 56
2.3.4 小結 57
2.3.5 思考與拓展 58
2.4 圖像幾何變換開發實例 58
2.4.1 原理分析 58
2.4.2 開發設計與實踐 63
2.4.3 開發步驟與驗證 69
2.4.4 小結 71
2.4.5 思考與拓展 71
2.5 圖像邊緣檢測開發實例 72
2.5.1 原理分析 72
2.5.2 開發設計與實踐 75
2.5.3 開發步驟與驗證 81
2.5.4 小結 83
2.5.5 思考與拓展 84
2.6 形態學轉換開發實例 84
2.6.1 原理分析 84
2.6.2 開發設計與實踐 87
2.6.3 開發步驟與驗證 94
2.6.4 小結 97
2.6.5 思考與拓展 97
2.7 圖像輪廓提取開發實例 97
2.7.1 原理分析 97
2.7.2 開發設計與實踐 101
2.7.3 開發步驟與驗證 109
2.7.4 小結 111
2.7.5 思考與拓展 112
2.8 直方圖均衡開發實例 112
2.8.1 原理分析 112
2.8.2 開發設計與實踐 114
2.8.3 開發步驟與驗證 119
2.8.4 小結 121
2.8.5 思考與拓展 122
2.9 模板匹配開發實例 122
2.9.1 原理分析 122
2.9.2 開發設計與實踐 124
2.9.3 開發步驟與驗證 125
2.9.4 小結 127
2.9.5 思考與拓展 127
2.10 霍夫變換開發實例 127
2.10.1 原理分析 127
2.10.2 開發設計與實踐 133
2.10.3 開發步驟與驗證 139
2.10.4 小結 141
2.10.5 思考與拓展 141
2.11 圖像矯正開發實例 141
2.11.1 原理分析 141
2.11.2 開發設計與實踐 142
2.11.3 開發步驟與驗證 144
2.11.4 小結 145
2.11.5 思考與拓展 146
2.12 圖像添加文字和水印開發實例 146
2.12.1 原理分析 146
2.12.2 開發設計與實踐 147
2.12.3 開發步驟與驗證 149
2.12.4 小結 150
2.12.5 思考與拓展 150
2.13 圖像去噪開發實例 150
2.13.1 原理分析 151
2.13.2 開發設計與實踐 153
2.13.3 開發步驟與驗證 164
2.13.4 小結 167
2.13.5 思考與拓展 167
第3章 圖像處理應用開發實例 168
3.1 顏色識別開發實例 168
3.1.1 原理分析 169
3.1.2 開發設計與實踐 170
3.1.3 開發步驟與驗證 172
3.1.4 小結 175
3.1.5 思考與拓展 175
3.2 形狀識別開發實例 175
3.2.1 原理分析 176
3.2.2 開發設計與實踐 176
3.2.3 開發步驟與驗證 179
3.2.4 小結 180
3.2.5 思考與拓展 180
3.3 手寫數字識別開發實例 180
3.3.1 原理分析 180
3.3.2 開發設計與實踐 181
3.3.3 開發步驟與驗證 184
3.3.4 小結 185
3.3.5 思考與拓展 185
3.4 二維碼識別開發實例 185
3.4.1 原理分析 186
3.4.2 開發設計與實踐 188
3.4.3 開發步驟與驗證 190
3.4.4 小結 191
3.4.5 思考與拓展 191
3.5 人臉檢測（基于OpenCV）開發實例 191
3.5.1 原理分析 192
3.5.2 開發設計與實踐 192
3.5.3 開發步驟與驗證 194
3.5.4 小結 195
3.5.5 思考與拓展 195
3.6 人臉關鍵點識別開發實例 195
3.6.1 原理分析 196
3.6.2 開發設計與實踐 196
3.6.3 開發步驟與驗證 199
3.6.4 小結 199
3.6.5 思考與拓展 200
3.7 人臉識別（基于OpenCV）開發實例 200
3.7.1 原理分析 200
3.7.2 開發設計與實踐 201
3.7.3 開發步驟與驗證 206
3.7.4 小結 207
3.7.5 思考與拓展 207
3.8 目標追蹤開發實例 207
3.8.1 原理分析 208
3.8.2 開發設計與實踐 209
3.8.3 開發步驟與驗證 212
3.8.4 小結 212
3.8.5 思考與拓展 213
第4章 深度學習應用開發實例 214
4.1 人臉檢測（基于深度學習）開發實例 214
4.1.1 原理分析 215
4.1.2 開發設計與實踐 218
4.1.3 開發步驟與驗證 221
4.1.4 小結 221
4.1.5 思考與拓展 222
4.2 人臉識別（基于深度學習）開發實例 222
4.2.1 原理分析 222
4.2.2 開發設計與實踐 227
4.2.3 開發步驟與驗證 233
4.2.4 小結 233
4.2.5 思考與拓展 234
4.3 人臉屬性識別開發實例 234
4.3.1 原理分析 234
4.3.2 開發設計與實踐 236
4.3.3 開發步驟與驗證 239
4.3.4 小結 240
4.3.5 思考與拓展 240
4.4 口罩檢測開發實例 240
4.4.1 原理分析 241
4.4.2 開發設計與實踐 245
4.4.3 開發步驟與驗證 248
4.4.4 小結 249
4.4.5 思考與拓展 249
4.5 手勢識別開發實例 249
4.5.1 原理分析 250
4.5.2 開發設計與實踐 252
4.5.3 開發步驟與驗證 255
4.5.4 小結 256
4.5.5 思考與拓展 256
4.6 行人檢測開發實例 256
4.6.1 原理分析 257
4.6.2 開發設計與實踐 260
4.6.3 開發步驟與驗證 262
4.6.4 小結 263
4.6.5 思考與拓展 263
4.7 人體姿態識別開發實例 263
4.7.1 原理分析 264
4.7.2 開發設計與實踐 267
4.7.3 開發步驟與驗證 269
4.7.4 小結 270
4.7.5 思考與拓展 270
4.8 車輛檢測開發實例 271
4.8.1 原理分析 271
4.8.2 開發設計與實踐 273
4.8.3 開發步驟與驗證 276
4.8.4 小結 277
4.8.5 思考與拓展 277
4.9 車牌識別開發實例 277
4.9.1 原理分析 277
4.9.2 開發設計與實踐 279
4.9.3 開發步驟與驗證 281
4.9.4 小結 282
4.9.5 思考與拓展 282
4.10 交通標志識別開發實例 282
4.10.1 原理分析 283
4.10.2 開發設計與實踐 284
4.10.3 開發步驟與驗證 286
4.10.4 小結 287
4.10.5 思考與拓展 287
第5章 百度AI應用開發實例 288
5.1 車輛識別開發實例 288
5.1.1 原理分析 289
5.1.2 開發設計與實踐 292
5.1.3 開發步驟與驗證 298
5.1.4 小結 300
5.1.5 思考與拓展 300
5.2 人體識別開發實例 301
5.2.1 原理分析 301
5.2.2 開發設計與實踐 305
5.2.3 開發步驟與驗證 312
5.2.4 小結 315
5.2.5 思考與拓展 315
5.3 手勢識別開發實例 315
5.3.1 原理分析 315
5.3.2 開發設計與實踐 320
5.3.3 開發步驟與驗證 326
5.3.4 小結 328
5.3.5 思考與拓展 328
5.4 人臉識別（基于百度AI）開發實例 329
5.4.1 原理分析 329
5.4.2 開發設計與實踐 334
5.4.3 開發步驟與驗證 344
5.4.4 小結 346
5.4.5 思考與拓展 346
5.5 數字識別開發實例 347
5.5.1 原理分析 347
5.5.2 開發設計與實踐 351
5.5.3 開發步驟與驗證 357
5.5.4 小結 359
5.5.5 思考與拓展 359
5.6 文字識別開發實例 360
5.6.1 原理分析 360
5.6.2 開發設計與實踐 363
5.6.3 開發步驟與驗證 370
5.6.4 小結 372
5.6.5 思考與拓展 372
5.7 語音識別開發實例 372
5.7.1 原理分析 373
5.7.2 開發設計與實踐 377
5.7.3 開發步驟與驗證 381
5.7.4 小結 383
5.7.5 思考與拓展 383
5.8 語音合成開發實例 383
5.8.1 原理分析 384
5.8.2 開發設計與實踐 387
5.8.3 開發步驟與驗證 391
5.8.4 小結 393
5.8.5 思考與拓展 394
參考文獻 395
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機器視覺與人工智能應用開發技術 作者簡介
廖建尚，教授，博士，長期從高光譜遙感圖像、人工智能開發、嵌入式系統開發、物聯網系統等的研究。主持廣東省自然基金等省級以上項目8項；發表論文20多篇，其中SCI和EI收錄10多篇，出版教材著作10多部，授權專利10多項，授權軟件著作10多項。
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