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計算機視覺入門與綜合實踐案例 版權信息
- ISBN：9787302680819
- 條形碼：9787302680819 ; 978-7-302-68081-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計算機視覺入門與綜合實踐案例 本書特色
本書針對應用型本科或者職教本科課程偏重應用的特點,編寫一本入門級的計算機視覺實踐教材。本書介紹 OpenCV、Halcon、VisionMaster等常用的計算機視覺項目開發環境,講解基礎常用算法并開發配套例程,通過親自運行修改例程,讀者對知識點掌握更加深刻。*后還提供多個如陶瓷外觀缺陷檢測、風
電槳葉外觀缺陷檢測、激光充電目標跟蹤等具有代表性的綜合案例,講解項目開發基本流程并提供項目程序代碼。讀者學完本課程后基本能獨立完成一般性缺陷檢測類項目,成為智能制造技術人才。
計算機視覺入門與綜合實踐案例 內容簡介
"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，介紹計算機視覺要用到的圖像基礎知識，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。介紹常用的圖形特征檢測方法，包含邊緣檢測、USAN算子、哈里斯角點檢測、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。*后介紹項目案例，并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等常用的計算機視覺項目開發軟件，*終能獨立完成項目。 "
計算機視覺入門與綜合實踐案例計算機視覺入門與綜合實踐案例 前言
本書是一本針對應用型本科或職教本科課程偏重應用的特點編寫的入門級計算機視覺實踐教材。本書介紹OpenCV、HALCON、VisionMaster等常用的計算機視覺項目開發環境，講解基礎常用算法并開發配套例程，通過親自運行修改例程，
本書例程源代碼
使讀者能夠對知識點掌握更加深刻。還提供了多個如陶瓷外觀缺陷檢測、風電槳葉外觀缺陷檢測、激光充電目標跟蹤等具有代表性的綜合案例，講解項目開發基本流程并提供項目程序代碼。
讀者學習后基本能獨立完成一般性缺陷檢測類項目，提升智能制造技術水平。
本書共7章，第1章簡介計算機視覺發展歷史、開發環境； 第2章介紹計算機視覺要用到的圖像基礎知識，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、哈里斯角點檢測、霍夫變換、輪廓提取； 第5章介紹目標圖像分割方法及綜合示例； 第6章介紹目標跟蹤； 第7章介紹項目綜合案例。
本書主要由電子電氣工程學院人工智能產業研究院編寫，上海文化廣播影視集團有限公司和中國物資再生協會纖維復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。
感謝上海工程技術大學“應用型高校產教融合系列教材”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
計算機視覺入門與綜合實踐案例 目錄
第1章 計算機視覺概述
1.1計算機視覺簡介 /
1.2項目開發典型軟件環境 /
1.2.1OpenCV /
1.2.2HALCON /
1.2.3VisionMaster /
1.3計算機視覺趣味范例 /
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圖像卷積 /
2.3.1卷積原理 /
2.3.2卷積運算 /
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哈里斯角點檢測 /
4.3.1哈里斯角點檢測特點 /
4.3.2哈里斯角點檢測示例 /
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卷積神經網絡 /
6.4.1卷積操作 /
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卷積神經網絡 /
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基于VM檢測缺陷代碼設計 /
7.2.5基于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風機葉片表面缺陷檢測 /
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基于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
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計算機視覺入門與綜合實踐案例 作者簡介
欒新源博士，副教授、碩導。累計發表論文20余篇，申請發明專利近20項。2008年發明專利“光源裝置[Z]”成果轉化后被“國家科技成果”網檢索。主持完成省部級課題2項，參與3項。獲2021年度中國航海學會科技進步獎二等獎；獲2022年度上海市海洋湖沼學會科技進步獎二等獎；2021、2023年中國研究生電子設計競賽上海賽區一等獎，優秀指導教師。第一屆中國“風電葉片循環之美”技術創新與未來設計大賽三等獎。
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