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計算機視覺與應用

計算機視覺與應用

定 價:¥45.00

作 者: 方水平 宋玉娥
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787111735830 出版時間: 2023-12-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 196 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書系統(tǒng)地介紹了計算機視覺主要任務及實現(xiàn)原理,包括圖像濾波、圖像變換、圖像特征提取與匹配、目標檢測、目標跟蹤、目標識別、目標三維重構(gòu)、圖像分類、神經(jīng)網(wǎng)絡等。本書可作為“計算機視覺與應用”課程的培訓教材,或人工智能技術(shù)應用專業(yè)的計算機視覺應用開發(fā)課程的教材,也可以作為人工智能應用領域相關(guān)技術(shù)人員的自學參考書。為方便教學,本書配備電子課件等教學資源。凡選用本書作為教材的教師均可登錄機械工業(yè)出版社教育服務網(wǎng)www..cmpedu..com注冊后免費下載。

作者簡介

暫缺《計算機視覺與應用》作者簡介

圖書目錄

前言
二維碼索引

計算機視覺與應用導論
1.1 計算機視覺概述 001
1.2 計算機視覺編程工具及環(huán)境配置 006
1.2.1 計算機視覺編程工具 006
1.2.2 計算機視覺開發(fā)環(huán)境搭建 008
第2 章
圖像濾波
2.1 數(shù)字圖像概述 021
2.1.1 數(shù)字圖像的基本概念 021
2.1.2 圖像文件格式 025
2.2 圖像濾波及其應用 027
2.2.1 圖像點運算 027
2.2.2 圖像濾波 031
2.3 形態(tài)學處理 040
2.3.1 膨脹運算 042
2.3.2 腐蝕運算 044
2.3.3 開運算與閉運算 046
2.3.4 形態(tài)學梯度 047
2.3.5 頂帽和黑帽運算 049
第3 章
圖像變換
3.1 圖像采樣與插值 050
3.1.1 圖像采樣 050
3.1.2 圖像插值 052
3.2 圖像變換 059
3.2.1 灰度變換 059
3.2.2 圖像幾何變換 062
3.2.3 圖像變換應用案例 071
第4 章
圖像特征提取與匹配
4.1 幾何特征 074
4.1.1 圖像梯度 075
4.1.2 圖像邊緣 076
4.1.3 角點特征 080
4.1.4 形狀特征 085
4.2 圖像紋理特征 085
4.2.1 圖像紋理特征定義 085
4.2.2 紋理特征分析 086
4.2.3 紋理合成 089
4.3 局部圖像特征 092
第5 章
目標檢測
5.1 目標檢測簡介 103
5.2 目標檢測算法 103
5.2.1 傳統(tǒng)的目標檢測算法 104
5.2.2 基于深度學習的目標檢測算法 109
5.3 人臉檢測 114
5.3.1 人臉檢測算法 114
5.3.2 基于OpenCV 實現(xiàn)人臉檢測 116
5.3.3 基于OpenCV 實現(xiàn)人臉識別 119
5.4 增強現(xiàn)實 124
第6 章
目標跟蹤
6.1 目標跟蹤概述 128
6.2 目標跟蹤方法 132
6.2.1 基于相關(guān)濾波的跟蹤算法 132
6.2.2 基于深度學習的跟蹤方法 135
6.2.3 跨鏡追蹤 138
第7 章
目標識別
7.1 目標識別概述 140
7.2 目標識別的應用 143
第8 章
目標三維重構(gòu)
8.1 計算機視覺三維重構(gòu)的理論基礎 148
8.2 相機標定 154
8.3 三維場景重建 159
8.4 三維場景重建技術(shù)的應用 160
第9 章
圖像分類
9.1 機器學習概述 163
9.2 機器學習算法應用開發(fā)流程 164
9.3 圖像分類概述 164
9.4 基于機器學習的圖像分類算法 167
9.5 機器學習模型評價方法 171
9.6 損失函數(shù) 173
0 章
神經(jīng)網(wǎng)絡
10.1 深度學習概述 176
10.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 176
10.3 LeNet 模型 181
10.4 VGG16 模型 184
10.5 AlexNet 模型 189
參考文獻 196

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