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機器視覺原理與應用 版權信息
- ISBN：9787111747260
- 條形碼：9787111747260 ; 978-7-111-74726-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器視覺原理與應用 本書特色
本書內容翔實、實例豐富,注重理論與實踐相結合,不僅可以作為本科生和研究生的教材或參考書,而且可以作為機器視覺愛好者入門與提高的參考書。
機器視覺原理與應用 內容簡介
本書共13章，分別是機器視覺理論簡介、機器視覺數學基礎、機器視覺編程基礎、機器視覺測量系統、視覺圖像基礎、基于OpenCV和Python的圖像預處理、圖像的特征提取、視覺動態紋理識別、圖像配準、立體視覺、主動輪廓與跟蹤運動、聚類分析及隨機配置網絡。
機器視覺原理與應用 目錄
目錄
前言
第1章機器視覺理論簡介
1.1機器視覺簡介
1.2機器視覺的發展
1.3Marr視覺計算理論
1.4深度學習
1.5機器視覺的研究內容及面臨的問題
1.6機器視覺的應用
思考與練習
第2章機器視覺數學基礎
2.1線性空間
2.2內積空間
2.3矩陣的因子分解
2.4稠密及其完備性
2.5向量范數
2.6矩陣范數
2.7矩陣擾動分析
2.8廣義逆矩陣
思考與練習
第3章機器視覺編程基礎
3.1Python安裝及環境搭建
3.2Python編譯器
3.3Python數據類型
3.4變量與常量
3.5運算符
3.6選擇與循環
3.7列表與元組
3.8NumPy數組
3.9字典
3.10函數
3.11面向對象的編程
3.12Python調用MATLAB程序
思考與練習
第4章機器視覺測量系統
4.1工業相機
4.2鏡頭
4.3光源
4.4圖像采集卡
4.5數據通信接口
思考與練習
第5章視覺圖像基礎
5.1視覺圖像的產生
5.2圖像的表示和可視化
5.3像素間的關系
5.4圖像品質評價
5.5圖像處理
5.6圖像的頻域變換
思考與練習
第6章基于OpenCV和Python的圖像預處理
6.1圖像增強
6.2閾值處理及圖像濾波
6.3圖像的代數運算
6.4二值圖像的幾何性質與操作
6.5基于OpenCV和Python的機器視覺
思考與練習
第7章圖像的特征提取
7.1點檢測
7.2邊緣檢測
7.3邊緣輪廓檢測
7.4Hough(霍夫)變換
思考與練習
第8章視覺動態紋理識別
8.1紋理描述
8.2紋理特征
8.3動態紋理識別
思考與練習
第9章圖像配準
9.1圖像配準概述
9.2空間幾何變換
9.3基于灰度的圖像配準
9.4基于特征的圖像配準
9.5快速匹配算法
9.6亞像素超分優化匹配技術
9.7OpenCV實現超像素細分
思考與練習
第10章立體視覺
10.1坐標系間的變換關系
10.2攝像機成像模型
10.3工業相機標定方法
10.4雙目視覺測量數學模型
10.5立體匹配方法與極限約束
10.6雙目視覺測量系統標定
10.7雙目重構
10.8雙目融合全局算法
思考與練習
第11章主動輪廓與跟蹤運動
11.1主動輪廓模型
11.2彈性形狀模型
11.3高斯混合模型
11.4跟蹤運行特征
11.5基于視覺的運動特征提取與描述
思考與練習
第12章聚類分析
12.1K-Means聚類
12.2FCM聚類
12.3SCM聚類
思考與練習
第13章隨機配置網絡
13.1隨機配置網絡基礎
13.2魯棒隨機配置網絡原理
13.3魯棒隨機配置網絡應用
13.4基于隨機配置網絡的PET油瓶智能識別
思考與練習
參考文獻
前言
第1章機器視覺理論簡介
1.1機器視覺簡介
1.2機器視覺的發展
1.3Marr視覺計算理論
1.4深度學習
1.5機器視覺的研究內容及面臨的問題
1.6機器視覺的應用
思考與練習
第2章機器視覺數學基礎
2.1線性空間
2.2內積空間
2.3矩陣的因子分解
2.4稠密及其完備性
2.5向量范數
2.6矩陣范數
2.7矩陣擾動分析
2.8廣義逆矩陣
思考與練習
第3章機器視覺編程基礎
3.1Python安裝及環境搭建
3.2Python編譯器
3.3Python數據類型
3.4變量與常量
3.5運算符
3.6選擇與循環
3.7列表與元組
3.8NumPy數組
3.9字典
3.10函數
3.11面向對象的編程
3.12Python調用MATLAB程序
思考與練習
第4章機器視覺測量系統
4.1工業相機
4.2鏡頭
4.3光源
4.4圖像采集卡
4.5數據通信接口
思考與練習
第5章視覺圖像基礎
5.1視覺圖像的產生
5.2圖像的表示和可視化
5.3像素間的關系
5.4圖像品質評價
5.5圖像處理
5.6圖像的頻域變換
思考與練習
第6章基于OpenCV和Python的圖像預處理
6.1圖像增強
6.2閾值處理及圖像濾波
6.3圖像的代數運算
6.4二值圖像的幾何性質與操作
6.5基于OpenCV和Python的機器視覺
思考與練習
第7章圖像的特征提取
7.1點檢測
7.2邊緣檢測
7.3邊緣輪廓檢測
7.4Hough(霍夫)變換
思考與練習
第8章視覺動態紋理識別
8.1紋理描述
8.2紋理特征
8.3動態紋理識別
思考與練習
第9章圖像配準
9.1圖像配準概述
9.2空間幾何變換
9.3基于灰度的圖像配準
9.4基于特征的圖像配準
9.5快速匹配算法
9.6亞像素超分優化匹配技術
9.7OpenCV實現超像素細分
思考與練習
第10章立體視覺
10.1坐標系間的變換關系
10.2攝像機成像模型
10.3工業相機標定方法
10.4雙目視覺測量數學模型
10.5立體匹配方法與極限約束
10.6雙目視覺測量系統標定
10.7雙目重構
10.8雙目融合全局算法
思考與練習
第11章主動輪廓與跟蹤運動
11.1主動輪廓模型
11.2彈性形狀模型
11.3高斯混合模型
11.4跟蹤運行特征
11.5基于視覺的運動特征提取與描述
思考與練習
第12章聚類分析
12.1K-Means聚類
12.2FCM聚類
12.3SCM聚類
思考與練習
第13章隨機配置網絡
13.1隨機配置網絡基礎
13.2魯棒隨機配置網絡原理
13.3魯棒隨機配置網絡應用
13.4基于隨機配置網絡的PET油瓶智能識別
思考與練習
參考文獻
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