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電腦視覺入門與綜合實踐案例(應用型高校產教融合系列教材)/大電類專業系列

  • 作者：編者:欒新源//張榮琪//黃奇志|責編:王欣
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302680819
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：137
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是針對應用型本科或者職教本科課程偏重應用的特點編寫的一本入門級的電腦視覺實踐教材。本書介紹OpenCV、HALCON，VisionMaster等常用的電腦視覺項目開發環境，講解基礎常用演算法並開發配套常式，通過親自運行修改常式，讀者對知識點掌握更加深刻。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並提供項目程序代碼。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，成為智能製造技術人才。
作者介紹
編者:欒新源//張榮琪//黃奇志|責編:王欣
目錄
第1章  電腦視覺概述
  1.1  電腦視覺簡介
  1.2  項目開發典型軟體環境
    1.2.1  OpenCV
    1.2.2  HALCON
    1.2.3  VisionMaster
  1.3  電腦視覺趣味範例
  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  基於曲率的形狀分析
    3.2.1  曲率與幾何特徵
    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  圖像平移及常式
    3.3.4  圖像旋轉縮放及常式
    3.3.5  圖像翻轉及常式
    3.3.6  函數直接生成轉換矩陣及常式
  3.4  圖像透視變換及常式
  3.5  重映射及常式
  3.6  圖像縮放

    3.6.1  仿射變換縮放
    3.6.2  resize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  一階導數運算元
    4.1.3  二階導數運算元
    4.1.4  邊緣檢測運算元比較
    4.1.5  邊緣檢測示例
  4.2  USAN運算元
    4.2.1  USAN原理
    4.2.2  USAN運算元的特點
  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  基於邊緣的分割方法
  5.2  基於閾值的分割方法
    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  軟體環境
    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  卷積神經網路
    6.4.1  卷積操作
    6.4.2  激活函數
    6.4.3  池化
    6.4.4  深度神經網路
    6.4.5  全連接層
    6.4.6  卷積神經網路
  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  軟體編寫
    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
    7.2.3  VS中設計執行界面
    7.2.4  基於VM檢測缺陷代碼設計
    7.2.5  基於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  字元識別
    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
    7.4.2  YOLOv5網路
    7.4.3  激光充電系統
    7.4.4  軟體系統設計
    7.4.5  軟體測試
    7.4.6  軟體測試結果分析
    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
    7.5.4  YOLOv8演算法
    7.5.5  YOLOv8添加ECA
    7.5.6  檢測效果
    7.5.7  項目總結

  7.6  基於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
    7.6.3  YOLOv8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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