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圖像處理與模式識別:理論、方法和實踐 版權信息
- ISBN：9787302657392
- 條形碼：9787302657392 ; 978-7-302-65739-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像處理與模式識別:理論、方法和實踐 本書特色
重點聚焦于圖像處理和模式識別兩大領域，理論詳略得當，以豐富的實踐和示例為主
針對PC和嵌入式平臺，結合OpenCV和Python，注重夯實學生硬件基礎和編程能力
注重數字圖像處理技能，包含但不限于幾何變換、圖像濾波、邊緣檢測、特征提取
案例豐富，如人臉識別、目標跟蹤、文本識別、條形碼/二維碼識別和視覺機器臂等
適用于通信/電子信息工程、計算機科學等專業，有助于培養和提升機器視覺技能
圖像處理與模式識別:理論、方法和實踐 內容簡介
"《圖像處理與模式識別：理論、方法和實踐》共三部分，分別介紹實踐環境、圖像處理實踐和模式識別實踐。第 I 部分介紹實踐需要的硬件環境和軟件環境，旨在幫助讀者了解硬件環境和掌握編程能力。第 II 部分探討數字圖像處理，包含基本操作、幾何變換、圖像濾波、邊緣檢測、特征提取等，旨在幫助讀者掌握圖像處理技能。第 III 部分探討模式識別，涵蓋多個應用案例，包括人臉識別、目標跟蹤、文本識別、條形碼/ 二維碼識別和基于視覺的機械臂等，每個操作案例都包括理論基礎和實現過程。 《圖像處理與模式識別：理論、方法和實踐》適用于通信、電子信息工程、計算機科學等專業學生和研究人員，提供全面實用的指導，幫助建立機器視覺知識和技能基礎。 "
圖像處理與模式識別:理論、方法和實踐 目錄
第Ⅰ部分 實踐環境第1 章 實踐硬件環境 31.1 概述 31.2 PC 平臺 31.3 嵌入式平臺 51.3.1 MVB-NCUT 機器視覺實驗箱構成和說明 51.3.2 VIM3 開發板 91.3.3 樹莓派硬件平臺介紹 13第2 章 實踐軟件環境 182.1 概述 182.2 Ubuntu Linux 182.2.1 誕生和定位 182.2.2 特點 192.3 OpenCV 計算機視覺庫 20第Ⅰ部分 實踐環境第1 章 實踐硬件環境 31.1 概述 31.2 PC 平臺 31.3 嵌入式平臺 51.3.1 MVB-NCUT 機器視覺實驗箱構成和說明 51.3.2 VIM3 開發板 91.3.3 樹莓派硬件平臺介紹 13第2 章 實踐軟件環境 182.1 概述 182.2 Ubuntu Linux 182.2.1 誕生和定位 182.2.2 特點 192.3 OpenCV 計算機視覺庫 202.3.1 簡要介紹 202.3.2 OpenCV 的優勢 212.4 Python 相關依賴庫 222.4.1 OpenCV-Python 222.4.2 NumPy 232.4.3 Sys 242.4.4 Argparse 242.5 常見問題和解決方案 242.5.1 Khadas VIM3 開發板安裝Ubuntu 系統 252.5.2 Ubuntu 下OpenCV 的安裝 262.5.3 Ubuntu 下python 依賴庫下載方法 28第Ⅱ部分 圖像處理實踐 31第3 章 圖像的基本操作 333.1 概述 333.2 圖像及基本操作 333.2.1 圖像 343.2.2 OpenCV 中的圖像基本操作函數 373.3 圖像基本操作示例 403.3.1 實驗準備 403.3.2 圖像讀寫實例 403.3.3 視頻讀取實例 423.3.4 視頻文件創建實例 453.4 小結 483.5 實踐習題 48第4 章 圖像的幾何變換 494.1 概述 494.2 圖像幾何變換基礎 494.2.1 幾何變換 494.2.2 幾何變換原理 504.2.3 插值原理 514.2.4 OpenCV 中的幾何變換函數 534.3 幾何變換示例 554.3.1 實驗準備 554.3.2 常用幾何變換實例 564.3.3 計算仿射變換矩陣 614.4 小結 634.5 實踐習題 64第5 章 圖像濾波實踐 675.1 概述 675.2 圖像濾波基礎 675.2.1 圖像濾波 675.2.2 卷積 695.2.3 濾波方法 695.2.4 OpenCV 中的圖像濾波函數 755.3 圖像濾波示例 775.3.1 實驗準備 775.3.2 常用圖像濾波實例 775.4 小結 795.5 實踐習題 80第6 章 圖像邊緣檢測實踐 816.1 概述 816.2 邊緣檢測理論基礎 816.2.1 邊緣檢測 826.2.2 了解邊緣 826.2.3 圖像梯度 826.2.4 常用算子 836.2.5 OpenCV 中的邊緣檢測函數 866.3 邊緣檢測示例 896.3.1 實驗準備 896.3.2 邊緣檢測實例 896.4 小結 936.5 實踐習題 93第7 章 特征提取與匹配實踐 957.1 概述 957.2 特征提取與匹配基礎知識 967.2.1 SIFT 特征提取算法 967.2.2 特征匹配 1137.3 特征提取與匹配示例 1177.3.1 實驗準備 1177.3.2 SIFT 特征提取實例 1177.3.3 暴力匹配方法實例 1197.3.4 快速*近鄰方法實例 1227.4 小結 1257.5 實踐習題 125第Ⅲ部分 模式識別實踐 128第8 章 人臉識別實踐 1298.1 概述 1298.2 人臉識別基礎 1308.2.1 人臉識別原理 1308.2.2 基于傳統方法人臉檢測 1318.2.3 基于深度學習方法的人臉檢測 1338.2.4 人臉對齊 1358.2.5 人臉特征提取與比對 1368.3 人臉識別操作示例 1378.3.1 實驗準備 1378.3.2 基于傳統方法人臉檢測實例 1378.3.3 基于深度學習方法人臉檢測實例 1408.3.4 基于深度學習人臉識別實例 1458.4 小結 1518.5 實踐習題 152第9 章 目標跟蹤實踐 1559.1 概述 1559.2 目標跟蹤基礎 1569.2.1 目標跟蹤 1569.2.2 MeanShift 算法 1579.3 目標跟蹤示例 1649.3.1 實驗準備 1649.3.2 MeanShift 算法目標跟蹤實例 1649.3.3 CamShift 算法目標跟蹤實例 1689.3.4 DaSiamRPN 算法目標跟蹤實例 1719.4 小結 1799.5 實踐習題 180第10 章 文本識別實踐 18110.1 概述 18110.2 文本識別基礎 18210.2.1 文本識別的流程 18210.2.2 傳統的文本檢測方法 18310.2.3 基于深度學習的方法之DB 18510.2.4 基于深度學習的方法之CTC 18710.3 文本識別示例 18910.3.1 實驗準備 18910.3.2 MSER 文字檢測實例 18910.3.3 DB 檢測方法示例 19310.3.4 CTC 檢測方法實例 19910.4 小結 20510.5 實踐習題 206第11 章 條形碼與二維碼識別應用 20711.1 概述 20711.2 條形碼與二維碼識別 20811.2.1 條形碼與二維碼簡史 20811.2.2 條形碼與二維碼結構 20911.2.3 一維條形碼識別 20911.2.4 二維碼識別 21411.3 條形碼與二維碼識別示例 21711.3.1 實驗準備 21811.3.2 一維條形碼實例 21811.3.3 基于傳統算法的二維碼識別實例 22211.3.4 基于深度學習的二維碼識別實例 23211.4 小結 23511.5 實踐習題 235第12 章 基于視覺的機械臂實踐 23712.1 概述 23712.2 基于視覺的機械臂基礎 23812.2.1 基于視覺的機械臂 23812.2.2 機械臂控制基本原理 23812.2.3 跟蹤人臉的機械臂實現流程 24112.3 基于視覺的機械臂示例 24312.3.1 實驗準備 24312.3.2 機械臂舵機控制實例 24312.3.3 跟蹤人臉的機械臂實例 24712.4 小結 25312.5 實踐習題 254參考文獻 255
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圖像處理與模式識別:理論、方法和實踐 作者簡介
王一丁，北方工業大學信息與通信工程一級學科責任教授，博士生導師，2009年入選北京市市級高層次學術創新人才，圖像處理與智能識別科研團隊負責人，人工智能學會專委委員，計算機學會專委委員，北京圖像圖形學會理事。研究方向包括生物特征識別、機器視覺與應用和智慧醫療與人工智能等。主持國家863計劃2項，國家自然科學基金6項，國防預先研究項目1項，中科院知識創新工程1項，參與國家973計劃、國家863重點計劃和國家科技支撐計劃3項，獲得授權發明專利11項，發表學術論文100余篇，出版專著2部，教材1部，獲中國有色金屬工業科學技術獎1等獎和2等獎，獲北京市高等教育教學成果2等獎。培養研究生60余名，畢業博士2人，在讀2人。 崔家禮，北方工業大學信息學院教師。研究方向包括人工智能、計算機視覺與應用等。主持國家級項目1項，省部級項目2項，獲得授權發明專利1項，發表學術論文20余篇。培養研究生20余名，在讀9人。 于仕琪，南方科技大學計算機科學與工程系副教授，主要研究方向為計算機視覺，有近20年OpenCV社區參與經歷及豐富的教學經驗。
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