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圖像處理與模式識別(理論方法和實踐)

  • 作者：王一丁//崔家禮//于仕琪|責編:文開琪
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302657392
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：254
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共三部分，分別介紹實踐環境、圖像處理實踐和模式識別實踐。第Ⅰ部分介紹實踐需要的硬體環境和軟體環境，旨在幫助讀者了解硬體環境和掌握編程能力。第Ⅱ部分探討數字圖像處理，包含基本操作、幾何變換、圖像濾波、邊緣檢測、特徵提取等，旨在幫助讀者掌握圖像處理技能。第Ⅲ部分探討模式識別，涵蓋多個應用案例，包括人臉識別、目標跟蹤、文本識別、條形碼/二維碼識別和基於視覺的機械臂等，每個操作案例都包括理論基礎和實現過程。
作者介紹
王一丁//崔家禮//于仕琪|責編:文開琪
目錄
第Ⅰ部分  實踐環境
  第1章  實踐硬體環境
    1.1  概述
    1.2  PC平台
    1.3  嵌入式平台
      1.3.1  MVB-NCUT機器視覺實驗箱構成和說明
      1.3.2  VIM3開發板
      1.3.3  樹莓派硬體平台介紹
  第2章  實踐軟體環境
    2.1  概述
    2.2  Ubuntu Linux
      2.2.1  誕生和定位
      2.2.2  特點
    2.3  OpenCV電腦視覺庫
      2.3.1  簡要介紹
      2.3.2  OpenCV的優勢
    2.4  Python相關依賴庫
      2.4.1  OpenCV-Python
      2.4.2  NumPy
      2.4.3  Sys
      2.4.4  Argparse
    2.5  常見問題和解決方案
      2.5.1  Khadas VIM3開發板安裝Ubuntu系統
      2.5.2  Ubuntu下OpenCV的安裝
      2.5.3  Ubuntu下python依賴庫下載方法
第Ⅱ部分  圖像處理實踐
  第3章  圖像的基本操作
    3.1  概述
    3.2  圖像及基本操作
      3.2.1  圖像
      3.2.2  OpenCV中的圖像基本操作函數
    3.3  圖像基本操作示例
      3.3.1  實驗準備
      3.3.2  圖像讀寫實例
      3.3.3  視頻讀取實例
      3.3.4  視頻文件創建實例
    3.4  小結
    3.5  實踐習題
  第4章  圖像的幾何變換
    4.1  概述
    4.2  圖像幾何變換基礎
      4.2.1  幾何變換
      4.2.2  幾何變換原理
      4.2.3  插值原理
      4.2.4  OpenCV中的幾何變換函數
    4.3  幾何變換示例
      4.3.1  實驗準備
      4.3.2  常用幾何變換實例
      4.3.3  計算仿射變換矩陣
    4.4  小結

    4.5  實踐習題
  第5章  圖像濾波實踐
    5.1  概述
    5.2  圖像濾波基礎
      5.2.1  圖像濾波
      5.2.2  卷積
      5.2.3  濾波方法
      5.2.4  OpenCV中的圖像濾波函數
    5.3  圖像濾波示例
      5.3.1  實驗準備
      5.3.2  常用圖像濾波實例
    5.4  小結
    5.5  實踐習題
  第6章  圖像邊緣檢測實踐
    6.1  概述
    6.2  邊緣檢測理論基礎
      6.2.1  邊緣檢測
      6.2.2  了解邊緣
      6.2.3  圖像梯度
      6.2.4  常用運算元
      6.2.5  OpenCV中的邊緣檢測函數
    6.3  邊緣檢測示例
      6.3.1  實驗準備
      6.3.2  邊緣檢測實例
    6.4  小結
    6.5  實踐習題
  第7章  特徵提取與匹配實踐
    7.1  概述
    7.2  特徵提取與匹配基礎知識
      7.2.1  SIFT特徵提取演算法
      7.2.2  特徵匹配
    7.3  特徵提取與匹配示例
      7.3.1  實驗準備
      7.3.2  SIFT特徵提取實例
      7.3.3  暴力匹配方法實例
      7.3.4  快速最近鄰方法實例
    7.4  小結
    7.5  實踐習題
第Ⅲ部分  模式識別實踐
  第8章  人臉識別實踐
    8.1  概述
    8.2  人臉識別基礎
      8.2.1  人臉識別原理
      8.2.2  基於傳統方法人臉檢測
      8.2.3  基於深度學習方法的人臉檢測
      8.2.4  人臉對齊
      8.2.5  人臉特徵提取與比對
    8.3  人臉識別操作示例
      8.3.1  實驗準備
      8.3.2  基於傳統方法人臉檢測實例

      8.3.3  基於深度學習方法人臉檢測實例
      8.3.4  基於深度學習人臉識別實例
    8.4  小結
    8.5  實踐習題
  第9章  目標跟蹤實踐
    9.1  概述
    9.2  目標跟蹤基礎
      9.2.1  目標跟蹤
      9.2.2  MeanShift演算法
    9.3  目標跟蹤示例
      9.3.1  實驗準備
      9.3.2  MeanShift演算法目標跟蹤實例
      9.3.3  CamShift演算法目標跟蹤實例
      9.3.4  DaSiamRPN演算法目標跟蹤實例
    9.4  小結
    9.5  實踐習題
  第10章  文本識別實踐
    10.1  概述
    10.2  文本識別基礎
      10.2.1  文本識別的流程
      10.2.2  傳統的文本檢測方法
      10.2.3  基於深度學習的方法之DB
      10.2.4  基於深度學習的方法之CTC
    10.3  文本識別示例
      10.3.1  實驗準備
      10.3.2  MSER文字檢測實例
      10.3.3  DB檢測方法示例
      10.3.4  CTC檢測方法實例
    10.4  小結
    10.5  實踐習題
  第11章  條形碼與二維碼識別應用
    11.1  概述
    11.2  條形碼與二維碼識別
      11.2.1  條形碼與二維碼簡史
      11.2.2  條形碼與二維碼結構
      11.2.3  一維條形碼識別
      11.2.4  二維碼識別
    11.3  條形碼與二維碼識別示例
      11.3.1  實驗準備
      11.3.2  一維條形碼實例
      11.3.3  基於傳統演算法的二維碼識別實例
      11.3.4  基於深度學習的二維碼識別實例
    11.4  小結
    11.5  實踐習題
  第12章  基於視覺的機械臂實踐
    12.1  概述
    12.2  基於視覺的機械臂基礎
      12.2.1  基於視覺的機械臂
      12.2.2  機械臂控制基本原理
      12.2.3  跟蹤人臉的機械臂實現流程

    12.3  基於視覺的機械臂示例
      12.3.1  實驗準備
      12.3.2  機械臂舵機控制實例
      12.3.3  跟蹤人臉的機械臂實例
    12.4  小結
    12.5  實踐習題
參考文獻

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