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計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例 版權(quán)信息
- ISBN：9787302680819
- 條形碼：9787302680819 ; 978-7-302-68081-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例 本書特色
本書針對應(yīng)用型本科或者職教本科課程偏重應(yīng)用的特點(diǎn),編寫一本入門級的計(jì)算機(jī)視覺實(shí)踐教材。本書介紹 OpenCV、Halcon、VisionMaster等常用的計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目開發(fā)環(huán)境,講解基礎(chǔ)常用算法并開發(fā)配套例程,通過親自運(yùn)行修改例程,讀者對知識點(diǎn)掌握更加深刻。*后還提供多個如陶瓷外觀缺陷檢測、風(fēng)
電槳葉外觀缺陷檢測、激光充電目標(biāo)跟蹤等具有代表性的綜合案例,講解項(xiàng)目開發(fā)基本流程并提供項(xiàng)目程序代碼。讀者學(xué)完本課程后基本能獨(dú)立完成一般性缺陷檢測類項(xiàng)目,成為智能制造技術(shù)人才。
計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例 內(nèi)容簡介
"本書面向應(yīng)用型本科、職教本科或其他入門者，以基礎(chǔ)常用算法詳解為主線，介紹計(jì)算機(jī)視覺要用到的圖像基礎(chǔ)知識，包含圖像定義、顏色空間、圖像卷積原理等，還介紹直方圖均衡化、圖像濾波、圖像形態(tài)學(xué)圖像預(yù)處理方法。介紹圖像幾何變換的知識。介紹常用的圖形特征檢測方法，包含邊緣檢測、USAN算子、哈里斯角點(diǎn)檢測、霍夫變換、輪廓提取。介紹仿射變換、透視變換和重映射。介紹目標(biāo)圖像分割方法及綜合示例。介紹目標(biāo)跟蹤。這里都提供示例代碼。*后介紹項(xiàng)目案例，并提供了詳盡的實(shí)戰(zhàn)代碼作為參考，詳細(xì)講解學(xué)習(xí)中會遇到的各種問題，讓讀者學(xué)習(xí)Python 、OpenCV、Halcon、VisionMaster等常用的計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目開發(fā)軟件，*終能獨(dú)立完成項(xiàng)目。 "
計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例 前言
本書是一本針對應(yīng)用型本科或職教本科課程偏重應(yīng)用的特點(diǎn)編寫的入門級計(jì)算機(jī)視覺實(shí)踐教材。本書介紹OpenCV、HALCON、VisionMaster等常用的計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目開發(fā)環(huán)境，講解基礎(chǔ)常用算法并開發(fā)配套例程，通過親自運(yùn)行修改例程，
本書例程源代碼
使讀者能夠?qū)χR點(diǎn)掌握更加深刻。還提供了多個如陶瓷外觀缺陷檢測、風(fēng)電槳葉外觀缺陷檢測、激光充電目標(biāo)跟蹤等具有代表性的綜合案例，講解項(xiàng)目開發(fā)基本流程并提供項(xiàng)目程序代碼。
讀者學(xué)習(xí)后基本能獨(dú)立完成一般性缺陷檢測類項(xiàng)目，提升智能制造技術(shù)水平。
本書共7章，第1章簡介計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展歷史、開發(fā)環(huán)境； 第2章介紹計(jì)算機(jī)視覺要用到的圖像基礎(chǔ)知識，包含圖像定義、顏色空間、圖像卷積原理等； 第3章介紹圖像幾何變換的知識； 第4章介紹常用的圖形特征檢測方法，包含邊緣檢測、USAN算子、哈里斯角點(diǎn)檢測、霍夫變換、輪廓提取； 第5章介紹目標(biāo)圖像分割方法及綜合示例； 第6章介紹目標(biāo)跟蹤； 第7章介紹項(xiàng)目綜合案例。
本書主要由電子電氣工程學(xué)院人工智能產(chǎn)業(yè)研究院編寫，上海文化廣播影視集團(tuán)有限公司和中國物資再生協(xié)會纖維復(fù)合材料再生分會參與編寫，欒新源等老師編寫第1~7章，張榮琪、黃奇志等參與編寫第7章的案例。
感謝上海工程技術(shù)大學(xué)“應(yīng)用型高校產(chǎn)教融合系列教材”總編委會、“大電類系列”編委會提供參與編寫該系列教材的機(jī)會。
由于編者水平有限，書中難免存在疏漏和不足之處，懇請廣大讀者批評指正。
編者
2024年7月
計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例 目錄
第1章 計(jì)算機(jī)視覺概述
1.1計(jì)算機(jī)視覺簡介 /
1.2項(xiàng)目開發(fā)典型軟件環(huán)境 /
1.2.1OpenCV /
1.2.2HALCON /
1.2.3VisionMaster /
1.3計(jì)算機(jī)視覺趣味范例 /
1.4本書構(gòu)成框架 /
習(xí)題 /
第2章 圖像預(yù)處理
2.1圖像基礎(chǔ) /
2.1.1圖像定義 /
2.1.2圖像文件格式 /
2.1.3顏色空間 /
2.1.4像素鄰域 /
2.2直方圖均衡化 /
2.2.1直方圖均衡原理 /
2.2.2直方圖均衡化的缺點(diǎn) /
2.2.3直方圖均衡化程序示例 /
2.3圖像卷積 /
2.3.1卷積原理 /
2.3.2卷積運(yùn)算 /
2.4圖像濾波 /
2.4.1線性平滑濾波 /
2.4.2非線性平滑濾波 /
2.4.3線性銳化濾波 /
2.4.4濾波函數(shù)示例 /
2.5圖像形態(tài)學(xué) /
2.5.1圖像膨脹 /
2.5.2圖像腐蝕 /
2.5.3開閉運(yùn)算 /
2.5.4形態(tài)學(xué)梯度 /
2.5.5圖像形態(tài)學(xué)示例 /
2.6小結(jié) /
習(xí)題 /
第3章 圖像幾何變換
3.1邊界鏈碼表達(dá) /
3.2基于曲率的形狀分析 /
3.2.1曲率與幾何特征 /
3.2.2曲面曲率 /
3.3圖像仿射變換 /
3.3.1仿射變換概念 /
3.3.2仿射變換公式 /
3.3.3圖像平移及例程 /
3.3.4圖像旋轉(zhuǎn)縮放及例程 /
3.3.5圖像翻轉(zhuǎn)及例程 /
3.3.6函數(shù)直接生成轉(zhuǎn)換矩陣及例程 /
3.4圖像透視變換及例程 /
3.5重映射及例程 /
3.6圖像縮放 /
3.6.1仿射變換縮放 /
3.6.2resize函數(shù)縮放 /
3.6.3圖像金字塔 /
3.7圖像翻轉(zhuǎn) /
3.8小結(jié) /
習(xí)題 /
第4章 基元檢測
4.1邊緣檢測 /
4.1.1檢測原理 /
4.1.2一階導(dǎo)數(shù)算子 /
4.1.3二階導(dǎo)數(shù)算子 /
4.1.4邊緣檢測算子比較 /
4.1.5邊緣檢測示例 /
4.2USAN算子 /
4.2.1USAN原理 /
4.2.2USAN算子的特點(diǎn) /
4.3哈里斯角點(diǎn)檢測 /
4.3.1哈里斯角點(diǎn)檢測特點(diǎn) /
4.3.2哈里斯角點(diǎn)檢測示例 /
4.4霍夫變換 /
4.4.1霍夫變換檢測直線原理 /
4.4.2霍夫變換檢測直線示例 /
4.4.3改進(jìn)霍夫變換檢測直線 /
4.4.4改進(jìn)霍夫變換檢測直線示例 /
4.4.5霍夫變換檢測圓原理 /
4.4.6改進(jìn)霍夫變換檢測圓 /
4.4.7霍夫變換檢測圓示例 /
4.5輪廓提取 /
4.5.1輪廓提取相關(guān)函數(shù) /
4.5.2輪廓提取示例 /
4.6小結(jié) /
習(xí)題 /
第5章 圖像分割
5.1基于邊緣的分割方法 /
5.2基于閾值的分割方法 /
5.2.1閾值分割原理與種類 /
5.2.2全局閾值選取 /
5.2.3自動獲取閾值 /
5.3米粒圖像分割綜合示例 /
5.3.1軟件環(huán)境 /
5.3.2實(shí)驗(yàn)1：轉(zhuǎn)灰度圖 /
5.3.3實(shí)驗(yàn)2：邊緣檢測與形態(tài)學(xué) /
5.3.4實(shí)驗(yàn)3：閾值分割 /
5.3.5實(shí)驗(yàn)4：米粒計(jì)數(shù) /
5.4小結(jié) /
習(xí)題 /
第6章 目標(biāo)識別與跟蹤
6.1背景建模 /
6.1.1建模原理 /
6.1.2典型背景建模方法 /
6.1.3高斯混合建模示例 /
6.2粒子濾波器 /
6.3運(yùn)動光流 /
6.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /
6.4.1卷積操作 /
6.4.2激活函數(shù) /
6.4.3池化 /
6.4.4深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /
6.4.5全連接層 /
6.4.6卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /
6.5小結(jié) /
習(xí)題 /
第7章 綜合實(shí)踐案例
7.1檢測盒結(jié)果自動讀取 /
7.1.1研究背景 /
7.1.2軟件編寫 /
7.1.3項(xiàng)目總結(jié) /
7.2陶瓷馬桶外觀缺陷檢測 /
7.2.1總體實(shí)施方案 /
7.2.2開發(fā)環(huán)境配置 /
7.2.3VS中設(shè)計(jì)執(zhí)行界面 /
7.2.4基于VM檢測缺陷代碼設(shè)計(jì) /
7.2.5基于OpenCV檢測代碼設(shè)計(jì) /
7.2.6檢測效果 /
7.2.7項(xiàng)目總結(jié) /
7.3藥瓶激光雕刻編碼識別 /
7.3.1項(xiàng)目背景 /
7.3.2圖像接入 /
7.3.3圖像預(yù)處理 /
7.3.4仿射變換 /
7.3.5字符識別 /
7.3.6項(xiàng)目效果 /
7.3.7項(xiàng)目總結(jié) /
7.4無人機(jī)白激光充電 /
7.4.1項(xiàng)目背景 /
7.4.2YOLOv5網(wǎng)絡(luò) /
7.4.3激光充電系統(tǒng) /
7.4.4軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì) /
7.4.5軟件測試 /
7.4.6軟件測試結(jié)果分析 /
7.4.7項(xiàng)目代碼 /
7.4.8項(xiàng)目總結(jié) /
7.5風(fēng)機(jī)葉片表面缺陷檢測 /
7.5.1項(xiàng)目背景 /
7.5.2缺陷種類 /
7.5.3擴(kuò)充圖像數(shù)據(jù)集 /
7.5.4YOLOv8算法 /
7.5.5YOLOv8添加ECA /
7.5.6檢測效果 /
7.5.7項(xiàng)目總結(jié) /
7.6基于視覺的光通信平衡碼編解碼設(shè)計(jì) /
7.6.1項(xiàng)目背景 /
7.6.2光通信平衡碼編解碼方法 /
7.6.3YOLOv8識別定位 /
7.6.4圖像處理解碼 /
7.6.5項(xiàng)目代碼 /
7.6.6項(xiàng)目總結(jié) /
參考文獻(xiàn)
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計(jì)算機(jī)視覺入門與綜合實(shí)踐案例 作者簡介
欒新源博士，副教授、碩導(dǎo)。累計(jì)發(fā)表論文20余篇，申請發(fā)明專利近20項(xiàng)。2008年發(fā)明專利“光源裝置[Z]”成果轉(zhuǎn)化后被“國家科技成果”網(wǎng)檢索。主持完成省部級課題2項(xiàng)，參與3項(xiàng)。獲2021年度中國航海學(xué)會科技進(jìn)步獎二等獎；獲2022年度上海市海洋湖沼學(xué)會科技進(jìn)步獎二等獎；2021、2023年中國研究生電子設(shè)計(jì)競賽上海賽區(qū)一等獎，優(yōu)秀指導(dǎo)教師。第一屆中國“風(fēng)電葉片循環(huán)之美”技術(shù)創(chuàng)新與未來設(shè)計(jì)大賽三等獎。
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