電腦視覺入門與綜合實踐案例

欒新源、張榮琪、黃奇志

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2025-01-01
  • 定價: $288
  • 售價: 8.5$245
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 137
  • ISBN: 7302680817
  • ISBN-13: 9787302680819
  • 相關分類: Computer Vision
  • 下單後立即進貨 (約4週~6週)

  • 電腦視覺入門與綜合實踐案例-preview-1
  • 電腦視覺入門與綜合實踐案例-preview-2
  • 電腦視覺入門與綜合實踐案例-preview-3
電腦視覺入門與綜合實踐案例-preview-1

商品描述

"本書面向應用型本科、職教本科或其他入門者,以基礎常用算法詳解為主線,介紹電腦視覺要用到的圖像基礎知識,包含圖像定義、顏色空間、圖像捲積原理等,還介紹直方圖均衡化、圖像濾波、圖像形態學圖像預處理方法。介紹圖像幾何變換的知識。介紹常用的圖形特徵檢測方法,包含邊緣檢測、USAN算子、哈裡斯角點檢測、霍夫變換、輪廓提取。介紹仿射變換、透視變換和重映射。介紹目標圖像分割方法及綜合示例。介紹目標跟蹤。這里都提供示例代碼。最後介紹項目案例,並提供了詳盡的實戰代碼作為參考,詳細講解學習中會遇到的各種問題,讓讀者學習Python 、OpenCV、Halcon、VisionMaster等常用的電腦視覺項目開發軟件,最終能獨立完成項目。 "

目錄大綱

目錄

 

第1章  電腦視覺概述

1.1電腦視覺簡介 / 

1.2項目開發典型軟件環境 / 

1.2.1OpenCV / 

1.2.2HALCON / 

1.2.3VisionMaster / 

1.3電腦視覺趣味範例 / 

1.4本書構成框架 / 

習題 / 

 

第2章  圖像預處理

2.1圖像基礎 / 

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 / 

2.2.3直方圖均衡化程序示例 / 

2.3圖像捲積 / 

2.3.1捲積原理 / 

2.3.2捲積運算 / 

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濾波函數示例 / 

2.5圖像形態學 / 

2.5.1圖像膨脹 / 

2.5.2圖像腐蝕 / 

2.5.3開閉運算 / 

2.5.4形態學梯度 / 

2.5.5圖像形態學示例 / 

2.6小結 / 

習題 / 

 

第3章  圖像幾何變換

3.1邊界鏈碼表達 / 

3.2基於曲率的形狀分析 / 

3.2.1曲率與幾何特徵 / 

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圖像旋轉縮放及例程 / 

3.3.5圖像翻轉及例程 / 

3.3.6函數直接生成轉換矩陣及例程 / 

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函數縮放 / 

3.6.3圖像金字塔 / 

3.7圖像翻轉 / 

3.8小結 / 

習題 / 

 

第4章  基元檢測

4.1邊緣檢測 / 

4.1.1檢測原理 / 

4.1.2一階導數算子 / 

4.1.3二階導數算子 / 

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 / 

4.3哈裡斯角點檢測 / 

4.3.1哈裡斯角點檢測特點 / 

4.3.2哈裡斯角點檢測示例 / 

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改進霍夫變換檢測直線 / 

4.4.4改進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輪廓提取相關函數 / 

4.5.2輪廓提取示例 / 

4.6小結 / 

習題 / 

 

第5章  圖像分割

5.1基於邊緣的分割方法 / 

5.2基於閾值的分割方法 / 

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軟件環境 / 

5.3.2實驗1:轉灰度圖 / 

5.3.3實驗2:邊緣檢測與形態學 / 

5.3.4實驗3:閾值分割 / 

5.3.5實驗4:米粒計數 / 

5.4小結 / 

習題 / 

 

第6章  目標識別與跟蹤

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運動光流 / 

6.4捲積神經網絡 / 

6.4.1捲積操作 / 

6.4.2激活函數 / 

6.4.3池化 / 

6.4.4深度神經網絡 / 

6.4.5全連接層 / 

6.4.6捲積神經網絡 / 

6.5小結 / 

習題 / 

 

第7章  綜合實踐案例

7.1檢測盒結果自動讀取 / 

7.1.1研究背景 / 

7.1.2軟件編寫 / 

7.1.3項目總結 / 

7.2陶瓷馬桶外觀缺陷檢測 / 

7.2.1總體實施方案 / 

7.2.2開發環境配置 / 

7.2.3VS中設計執行界面 / 

7.2.4基於VM檢測缺陷代碼設計 / 

7.2.5基於OpenCV檢測代碼設計 / 

7.2.6檢測效果 / 

7.2.7項目總結 / 

7.3藥瓶激光雕刻編碼識別 / 

7.3.1項目背景 / 

7.3.2圖像接入 / 

7.3.3圖像預處理 / 

7.3.4仿射變換 / 

7.3.5字符識別 / 

7.3.6項目效果 / 

7.3.7項目總結 / 

7.4無人機白激光充電 / 

7.4.1項目背景 / 

7.4.2YOLOv5網絡  / 

7.4.3激光充電系統 / 

7.4.4軟件系統設計 / 

7.4.5軟件測試 / 

7.4.6軟件測試結果分析 / 

7.4.7項目代碼 / 

7.4.8項目總結 / 

7.5風機葉片錶面缺陷檢測 / 

7.5.1項目背景 / 

7.5.2缺陷種類 / 

7.5.3擴充圖像數據集 / 

7.5.4YOLOv8算法 / 

7.5.5YOLOv8添加ECA / 

7.5.6檢測效果 / 

7.5.7項目總結 / 

7.6基於視覺的光通信平衡碼編解碼設計 / 

7.6.1項目背景 / 

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項目代碼 / 

7.6.6項目總結 / 

 

參考文獻