机器视觉与机器学习
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作者宋丽梅，朱新军编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111654544
出版时间2020-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数376页
字数602千字
定价118元
货号SC:9787111654544
上书时间2024-12-02
商品详情
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作者简介:
宋丽梅：教授、博士生导师，毕业于天津大学，师从叶声华院士。目前为天津市重点学科带头人和高等学校创新团队带头人。多年来一直从事机器视觉、三维测量、虚拟现实及自动化方面的研究工作，并负责国家重点实验室的建设，积累了宝贵的科研数据。多次获得天津市科学技术进步奖。以项目负责人身份主持完成双目立体机器视觉探测、自动化产品缺陷检测等多个视觉项目以及国家自然科学基金和国家中小企业创新基金科研项目。曾荣获香港桑麻奖、五一劳动奖章等多项殊荣。
主编推荐:
1首次将机器视觉与机器学习两大领域深度融合介绍的佳作2应用案例参考价值高，分析过程、实验设置、实验数据、程序代码及运行结果一应俱全3全书代码采用MATLAB、C++、Python实现，便于读者自学，并做到触类旁通，举一反三
内容简介:
本书内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为Shape from X；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用；第9章为机器学习基础；第10章为机器学习在机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像分辨率重建、图像去噪、目标跟踪、三维重建等方面的应用。
本书除第1章和第9章，其他各章都配有应用案例，包括案例的分析过程、实验设置、实验数据、程序代码及运行结果。案例的编程实现采用了MATLAB、C++、Python程序设计语言，使用了OpenCV函数、MATLAB视觉与图形工具箱、Scikit-Learn机器学习工具包，以及MatConvNet、TensorFlow、Keras深度学习框架。通过讲解案例背景与原理、设计思路、实验步骤、开发环境与工具和实验结果，使读者能够根据案例理解相关内容，加强工程实际应用中理论和知识的学习。同时，本书对从事机器视觉与机器学习的科研人员和工程师也具有一定的参考作用。
目录:
前言
第1章 绪论
1.1 机器视觉
1.1.1 机器视觉的发展
1.1.2 机器视觉与其他领域的关系
1.2 机器视觉研究的任务、基本内容、应用领域与困难
1.2.1 任务
1.2.2 基本内容
1.2.3 应用领域
1.2.4 困难
1.2.5 机器视觉与人类视觉的关系
1.3 马尔视觉理论
1.3.1 视觉是一个复杂的信息加工过程
1.3.2 视觉系统研究的三个层次
1.3.3 视觉系统处理的三个阶段
1.4 习题
第2章 数字图像处理
2.1 图像预处理
2.1.1 图像滤波
2.1.2 二值化
2.1.3 边缘提取
2.2 图像分割
2.3 数字图像处理的数学工具
2.3.1 傅里叶变换图像处理
2.3.2 离散余弦变换
2.3.3 偏微分方程图像处理
2.3.4 小波变换等时频分析方法
2.3.5 形态学处理
2.4 图像特征提取
2.4.1 特征提取算法
2.4.2 主成分分析
2.4.3 SIFT特征点
2.4.4 SURF特征点
2.5 案例——灯泡灯脚检测中的图像处理
2.5.1 检测背景
2.5.2 图像处理过程与结果
2.6 习题
第3章 相机成像
3.1 影几何与几何变换
3.1.1 空间几何变换
3.1.2 三维到二维投影
3.2 成像
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