机器视觉及深度学习——经典算法与系统搭建
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作者编者:陈兵旗//谭彧|责编:贾娜
出版社化学工业
ISBN9787122411457
出版时间2022-08
装帧平装
开本其他
定价118元
货号31539474
上书时间2024-06-05
商品详情
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目录
上篇 理论算法
第1章 基础知识
1.1 图像与颜色
1.1.1 彩色图像
1.1.2 灰度图像
1.1.3 颜色变换
1.2 机器视觉
1.2.1 机器视觉构成
1.2.2 数字图像处理
1.3 深度学习
1.3.1 基本概念
1.3.2 基本思想
1.3.3 深度学习常用方法
第2章 目标提取
2.1 灰度目标
2.1.1 阈值分割
2.1.2 自动二值化处理
2.2 彩色图像
2.2.1 果树上红色桃子的提取
2.2.2 绿色麦苗的提取
2.3 运动图像
2.3.1 帧间差分
2.3.2 背景差分
2.4 C语言实现
2.4.1 二值化处理
2.4.2 双阈值二值化处理
2.4.3 直方图
2.4.4 直方图平滑化
2.4.5 大津法二值化处理
第3章 边缘检测
3.1 图像边缘
3.2 微分处理
3.2.1 一阶微分
3.2.2 二阶微分
3.3 模板匹配
3.4 C语言实现
3.4.1 一阶微分边缘检测
3.4.2 二阶微分边缘检测
3.4.3 Prewitt算子边缘检测
3.4.4 二值图像的细线化处理
第4章 去噪声处理
4.1 移动平均
4.2 中值滤波
4.3 二值图像去噪声
4.4 C语言实现
4.4.1 移动平均法
4.4.2 中值滤波
4.4.3 腐蚀处理
4.4.4 膨胀处理
第5章 几何参数检测
内容摘要
深度学习和传统机器视觉技术相融合，可以大大提高AI技术的效率和精度。本书分上、下两篇，共19章内容，详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。
上篇介绍理论算法。包括机器视觉的经典图像处理算法、深度学习的理论基础和目前常用的深度学习框架。
下篇介绍编程环境及系统搭建。讲解了机器视觉图像处理算法及深度学习的编程工具VC++、
Python和OpenCV；利用VC++和Python工具，搭建图像处理的工程界面；介绍了常用的9种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建，以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。
每一个搭建的工程，都提供一套可下载的源代码程序，方便读者下载学习。
本书理论与实践兼顾，可为从事机器视觉技术及人工智能研究和应用的工程技术人员提供帮助，也可供高等院校相关专业师生学习参考。
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