幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

Halcon機器視覺演算法原理與編程實戰

  • 作者：楊青
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301309049
  • 出版日期：2019/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：263
人民幣：RMB 89 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    隨著機器視覺技術的飛速發展，大量需要使用機器視覺代替人工檢測的需求應運而生。Halcon在開發機器視覺項目中表現出的高效性和穩定性，使其應用範圍非常廣泛。本書將針對機器視覺的原理和演算法，以及如何應用演算法解決問題進行探討和說明，並利用Halcon對各種機器視覺演算法進行舉例，讓讀者全面、深入、透徹地理解Halcon機器視覺開發過程中的各種常用演算法的原理及其應用方法，提高實際開發水平和項目實戰能力。同時，也為機器視覺項目的管理者提供項目管理和技術參考。
    本書適合需要全面學習機器視覺演算法的初學者，希望掌握Halcon進行機器視覺項目開發的程序員，需要了解機器視覺項目開發方法的工業客戶、機器視覺軟體開發項目經理、專業培訓機構的學員，以及對機器視覺演算法興趣濃厚的人員閱讀。
作者介紹
楊青
    楊青，畢業於北京大學，現任某科研單點陣圖像演算法主管。2010年以來一直從事圖像視覺演算法與軟體研發工作，2015年起開始主導機器視覺項目，曾負責雙目立體視覺探測、基於機器視覺的自動化產品檢測、顯示器缺陷檢測、屏幕參數自動化識別等多個視覺項目。為醫療、航天、工業、科研等多個領域的客戶提供了智能場景的機器視覺系統的軟硬體方案。
目錄
第1章  機器視覺概述
  1.1  什麼是機器視覺
  1.2  機器視覺與電腦視覺的區別
  1.3  機器視覺的工作原理
  1.4  機器視覺的應用領域
第2章  如何做機器視覺項目
  2.1  項目的前期準備
    2.1.1  從5個方面初步分析客戶需求
    2.1.2  方案評估與驗證
    2.1.3  簽訂合同
  2.2  項目規劃
    2.2.1  定義客戶的詳細需求
    2.2.2  制訂項目管理計劃
    2.2.3  方案評審
  2.3  詳細設計
    2.3.1  硬體設備的選擇與環境搭建
    2.3.2  軟體開發平台與開發工具的選擇
    2.3.3  機器視覺系統的整體框架與開發流程
    2.3.4  交互界面設計
    2.3.5  Halcon與開發工具
  2.4  項目交付
    2.4.1  軟體功能測試
    2.4.2  現場調試
    2.4.3  系統維護
第3章  硬體環境搭建
  3.1  相機
    3.1.1  相機的主要參數
    3.1.2  相機的種類
    3.1.3  相機的介面
    3.1.4  相機的選型
  3.2  圖像採集卡
    3.2.1  圖像採集卡的種類
    3.2.2  圖像採集卡的選型
  3.3  鏡頭
  3.4  光源
  3.5  實例：硬體選型
第4章  軟體圖像採集
  4.1  獲取非實時圖像
    4.1.1  讀取圖像文件
    4.1.2  讀取視頻文件
  4.2  獲取實時圖像
    4.2.1  Halcon的圖像採集步驟
    4.2.2  使用 Halcon介面連接相機
    4.2.3  使用相機的 SDK採集圖像
    4.2.4  外部觸發採集圖像
  4.3  多相機採集圖像
  4.4  Halcon圖像的基本結構
  4.5  實例：採集 Halcon圖像並進行簡單處理
第5章  圖像預處理
  5.1  圖像的變換與校正

    5.1.1  二維圖像的平移、旋轉和縮放
    5.1.2  圖像的仿射變換
    5.1.3  投影變換
    5.1.4  實例：透視形變圖像校正
  5.2  感興趣區域（ROI）
    5.2.1  ROI的意義
    5.2.2  創建 ROI
  5.3  圖像增強
    5.3.1  直方圖均衡
    5.3.2  增強對比度
    5.3.3  處理失焦圖像
  5.4  圖像平滑與去噪
    5.4.1  均值濾波
    5.4.2  中值濾波
    5.4.3  高斯濾波
  5.5  光照不均勻
第6章  圖像分割
  6.1  閾值處理
    6.1.1  全局閾值
    6.1.2  基於直方圖的自動閾值分割方法
    6.1.3  自動全局閾值分割方法
    6.1.4  局部閾值分割方法
    6.1.5  其他閾值分割方法
  6.2  區域生長法
    6.2.1  regiongrowing運算元
    6.2.2  regiongrowing_mean運算元
  6.3  分水嶺演算法
第7章  顏色與紋理
  7.1  圖像的顏色
    7.1.1  圖像的色彩空間
    7.1.2  Bayer圖像
    7.1.3  顏色空間的轉換
  7.2  顏色通道的處理
    7.2.1  圖像的通道
    7.2.2  訪問通道
    7.2.3  通道分離與合併
    7.2.4  處理 RGB信息
  7.3  實例：利用顏色信息提取背景相似的字元區域
  7.4  紋理分析
    7.4.1  紋理濾波器
    7.4.2  實例：織物摺痕檢測
第8章  圖像的形態學處理
  8.1  腐蝕與膨脹
    8.1.1  結構元素
    8.1.2  腐蝕
    8.1.3  膨脹
  8.2  開運算與閉運算
    8.2.1  開運算
    8.2.2  閉運算
  8.3  頂帽運算與底帽運算

    8.3.1  頂帽運算
    8.3.2  底帽運算
    8.3.3  頂帽運算與底帽運算的應用
  8.4  灰度圖像的形態學運算
    8.4.1  灰度圖像與區域的區別
    8.4.2  灰度圖像的形態學運算效果及常用運算元
  8.5  實例：粘連木材圖像的目標分割與計數
第9章  特徵提取
  9.1  區域形狀特徵
    9.1.1  區域的面積和中心點
    9.1.2  封閉區域（孔洞）的面積
    9.1.3  根據特徵值選擇區域
    9.1.4  根據特徵值創建區域
  9.2  基於灰度值的特徵
    9.2.1  區域的灰度特徵值
    9.2.2  區域的最大、最小灰度值
    9.2.3  灰度的平均值和偏差
    9.2.4  灰度區域的面積和中心
    9.2.5  根據灰度特徵值選擇區域
  9.3  基於圖像紋理的特徵
    9.3.1  灰度共生矩陣
    9.3.2  創建灰度共生矩陣
    9.3.3  用共生矩陣計算灰度值特徵
    9.3.4  計算共生矩陣並導出其灰度值特徵
    9.3.5  實例：提取圖像的紋理特徵
第10章  邊緣檢測
  10.1  像素級邊緣提取
    10.1.1  經典的邊緣檢測運算元
    10.1.2  邊緣檢測的一般流程
    10.1.3  sobel_amp運算元
    10.1.4  edges_image運算元
    10.1.5  其他濾波器
  10.2  亞像素級邊緣提取
    10.2.1  edges_sub_pix運算元
    10.2.2  edges_color_sub_pix運算元
    10.2.3  lines_gauss運算元
  10.3  輪廓處理
    10.3.1  輪廓的生成
    10.3.2  輪廓的處理
第11章  模板匹配
  11.1  模板匹配的種類
    11.1.1  基於灰度值的模板匹配
    11.1.2  基於相關性的模板匹配
    11.1.3  基於形狀的模板匹配
    11.1.4  基於組件的模板匹配
    11.1.5  基於形變的模板匹配
    11.1.6  基於描述符的模板匹配
    11.1.7  基於點的模板匹配
    11.1.8  模板匹配方法總結
  11.2  圖像金字塔

  11.3  模板圖像
    11.3.1  從參考圖像的特定區域中創建模板
    11.3.2  使用 XLD輪廓創建模板
  11.4  模板匹配的步驟
    11.4.1  基於灰度值的模板匹配
    11.4.2  基於相關性的模板匹配
    11.4.3  基於形狀的模板匹配
    11.4.4  基於組件的模板匹配
    11.4.5  基於局部形變的模板匹配
    11.4.6  基於透視形變的模板匹配
    11.4.7  基於描述符的模板匹配
    11.4.8  優化匹配速度
    11.4.9  使用 Halcon匹配助手進行匹配
  11.5  實例：指定區域的形狀匹配
第12章  圖像分類
  12.1  分類器
    12.1.1  分類的基礎知識
    12.1.2  MLP分類器
    12.1.3  SVM分類器
    12.1.4  GMM分類器
    12.1.5  k-NN分類器
    12.1.6  選擇合適的分類器
    12.1.7  選擇合適的特徵
    12.1.8  選擇合適的訓練樣本
  12.2  特徵的分類
    12.2.1  一般步驟
    12.2.2  MLP分類器
    12.2.3  SVM分類器
    12.2.4  GMM分類器
    12.2.5  k-NN分類器
  12.3  光學字元識別
    12.3.1  一般步驟
    12.3.2  OCR實例

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032