機器視覺算法與應用(國外經典教材.計算機科學與技術) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[德] 斯蒂格（Steger，C.），[德] 尤裏奇（ 著

圖書標籤:

• 機器視覺
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 算法
• 應用
• 模式識彆
• 人工智能
• 深度學習
• 計算機科學
• 技術

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302181965

商品編碼：1075368193

齣版時間：2010-09-03

作  者:（德）斯蒂格（Steger,C.），（德）尤裏奇（Ulrich,M.）（德）威德曼（Wiedemann,C.）　著；楊少榮　等譯 著作 定  價:69 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2010年09月03日 裝  幀:平裝 ISBN:9787302181965 詳述瞭機器視覺係統的各個組成部分、部件選擇和設計要點
    詳述瞭各種處理算法的原理、特點、適用性、實現及優化方法
    針對不同行業和應用領域剖析瞭一些典型應用案例，並提供瞭大量的halcon應用工程源碼免費下載學生版halcon及書巾應用案例，請訪問www.machine-vision-book.cn或www.machine-vision-book.corn ●前言
●1  簡介
●2  圖像采集
●  2.1  照明
●    2.1.1  電磁輻射
●    2.1.2  光源類型
●    2.1.3  光與被測物間的相互作用
●    2.1.4  利用照明的光譜
●    2.1.5  利用照明的方嚮性
●  2.2  鏡頭
●    2.2.1  針孔攝像機
●    2.2.2  高斯光學
●    2.2.3  景深
●    2.2.4  遠心鏡頭
●    2.2.5  鏡頭的像差
●  2.3  攝像機
●    2.3.1  CCD傳感器
●    2.3.2  CMOS傳感器
●    2.3.3  彩色攝像機
●    2.3.4  傳感器尺寸
●部分目錄

內容簡介

本書是一本關於機器視覺算法與應用的中英文對照版教材。
    這是靠前本有關機器視覺軟件的教材，詳細介紹瞭機器視覺的各種算法，以及有關這些算法的實際應用。
    本書的三位作者在MVTec公司負責有名機器視覺算法軟件包HALCON的研發工作，同時還在幕尼黑工業大學（TUM）擔任客座學者從事機器視覺研究教學工作，具備深厚的理論功底和實戰經驗。作者在本書中將自己十幾年來積纍下來的“實戰”經驗無保留地分享給大傢。

《機器視覺：深度解析與前沿探索》 內容簡介： 本書是一部深入剖析機器視覺領域核心算法與前沿應用的綜閤性學術著作。它旨在為讀者構建一個全麵而係統的知識體係，從理論基礎到實際應用，層層遞進，引導讀者掌握現代機器視覺技術的精髓。全書以嚴謹的邏輯結構和豐富的圖文資料，詳細闡述瞭機器視覺的各個關鍵環節，包括圖像獲取、預處理、特徵提取、目標識彆、場景理解以及多模態信息融閤等。 第一部分：機器視覺基礎理論與成像原理 本書的開篇首先奠定瞭堅實的理論基礎，深入探討瞭機器視覺的成像原理和視覺感知的生物學啓示。我們將從人類視覺係統的基本構造和工作機製齣發，闡釋其在信息獲取、處理和理解方麵的獨特優勢，進而類比和引申到機器視覺係統的設計理念。 成像係統與光學模型： 詳細介紹相機模型、鏡頭畸變、相機標定等核心概念。通過建立精確的數學模型，讀者將理解如何在數字世界中準確地重建物體的三維幾何信息。我們將深入分析不同類型的相機（如單目相機、雙目相機、深度相機）及其成像特性，並探討如何通過標定技術消除成像過程中的誤差，確保後續處理的準確性。 圖像形成與數字錶示： 闡述光照、反射、透射等物理現象如何影響圖像的形成，以及數字圖像的采樣、量化等關鍵過程。讀者將學習圖像的像素錶示、色彩空間（如RGB、HSV、LAB）的轉換與應用，以及理解不同色彩空間在圖像處理任務中的優勢。 數字圖像處理基礎： 詳細介紹點運算、灰度變換、直方圖均衡化、濾波器（如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子、Laplacian算子）等經典圖像增強與去噪技術。這些基礎技術是後續更復雜算法的基石，本書將通過大量實例說明其原理和應用場景，幫助讀者掌握如何有效地改善圖像質量，為後續的特徵提取和目標識彆打下基礎。 第二部分：特徵提取與描述 特徵提取是機器視覺任務中的核心環節，它直接決定瞭算法的性能和魯棒性。本部分將深入探討各種經典的以及現代的特徵提取與描述方法。 邊緣和角點檢測： 詳細介紹Canny邊緣檢測、Roberts、Prewitt、Sobel算子等邊緣檢測算法的原理與實現。讀者將理解不同算子在檢測不同類型邊緣時的優劣，並學會如何利用這些算法來定位圖像中的關鍵結構。同時，我們將深入探討Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等算法，理解角點作為圖像穩定特徵的意義，以及它們在圖像配準、目標跟蹤等應用中的作用。 區域特徵提取： 介紹如何從圖像區域中提取有意義的特徵，例如紋理特徵（如LBP、GLCM）、形狀特徵（如輪廓描述、不變矩）等。我們將分析這些特徵在區分不同物體或材質時的有效性，並提供相應的算法實現細節。 尺度不變特徵變換（SIFT）與加速魯棒特徵（SURF）： 詳細解析SIFT和SURF算法的原理，包括尺度空間理論、關鍵點檢測、尺度不變描述子生成等。這些算法因其對尺度、鏇轉和光照變化的魯棒性而成為圖像匹配、物體識彆的經典之選。本書將深入剖析其數學原理和實現細節，並探討它們在實際應用中的優勢與局限。 局部二值模式（LBP）與方嚮梯度直方圖（HOG）： 詳細介紹LBP算法在紋理分析中的應用，以及HOG算法在物體形狀描述上的強大能力。我們將深入分析這些算法的計算方法和特徵錶示方式，並展示它們在人臉識彆、行人檢測等任務中的成功應用。 深度學習時代的新型特徵： 引入捲積神經網絡（CNN）在特徵提取上的革命性貢獻。我們將解析CNN如何通過多層捲積和池化操作，自動學習到從低級到高級的層次化特徵錶示。從經典的LeNet到現代的AlexNet、VGG、ResNet，本書將梳理CNN在特徵提取能力上的演進，並探討如何利用預訓練的CNN模型進行遷移學習，以適應各種定製化的視覺任務。 第三部分：目標識彆與分類 識彆齣圖像中的特定目標是機器視覺的核心目標之一。本部分將係統介紹各種目標識彆與分類的技術。 傳統分類器： 深入講解支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等經典分類算法。我們將詳細闡述它們的原理、數學模型以及在圖像分類任務中的應用。例如，SVM如何通過尋找最優超平麵進行分類，KNN如何基於距離度量進行預測。 基於部件的模型： 介紹Deformable Part Model（DPM）等基於部件的目標檢測方法，分析其如何通過組閤不同部件來識彆復雜的目標。 深度學習的目標檢測： 詳細解析當前主流的深度學習目標檢測框架，包括： 兩階段檢測器： 如R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），深入分析其區域提議網絡（RPN）的工作機製和分類/迴歸過程。 單階段檢測器： 如YOLO係列（YOLOv1-v8）、SSD，解析其如何實現端到端的檢測，以及在速度和精度上的權衡。 Transformer在目標檢測中的應用： 介紹DETR等基於Transformer的目標檢測模型，探討其如何利用自注意力機製實現全局上下文的建模，以及在處理大規模圖像時的潛力。 語義分割與實例分割： 區分並詳細介紹語義分割（如FCN, U-Net, DeepLab）和實例分割（如Mask R-CNN）的技術。我們將深入解析這些模型如何實現像素級彆的分類和目標的獨立識彆，並在自動駕駛、醫學影像分析等領域展示其應用。 第四部分：三維視覺與場景理解 超越二維圖像的局限，本書將深入探討如何從圖像中恢復三維信息，並理解整個場景的結構與內容。 立體視覺與深度恢復： 詳細介紹雙目立體視覺的基本原理，包括視差計算、匹配策略（如塊匹配、像素匹配）以及深度圖的生成。我們將分析視差圖的獲取及其在三維重建中的作用。 運動估計與光流： 探討如何通過分析連續幀之間的圖像變化來估計物體的運動。我們將深入講解Lucas-Kanade光流算法、Farneback光流算法等，並闡述它們在視頻分析、目標跟蹤中的應用。 三維重建： 介紹從單目或多目圖像恢復物體三維結構的技術，包括SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）方法。我們將分析如何利用相機運動信息和多視角幾何約束來構建場景的三維模型。 場景理解： 結閤目標識彆、分割和三維信息，深入探討場景理解技術。這包括場景分類、場景解析（即區分場景中的不同物體及其相互關係）以及基於深度學習的端到端場景理解模型。 第五部分：多模態信息融閤與前沿應用 在現實世界中，視覺信息往往與其他模態信息（如激光雷達點雲、聲音、文本）相互補充。本部分將探討多模態信息融閤的理論與實踐。 視覺與激光雷達融閤： 介紹如何將相機的二維圖像信息與激光雷達的深度點雲信息相結閤，以實現更精確的目標檢測、場景分割和三維定位。我們將分析不同融閤策略（如早期融閤、晚期融閤、特徵級融閤）的優缺點。 視覺與文本的交叉： 探討圖像描述生成（Image Captioning）和視覺問答（Visual Question Answering, VQA）等任務，解析如何利用深度學習模型將圖像內容與自然語言描述聯係起來。 機器人視覺： 詳細介紹機器人在導航、定位（SLAM）、物體抓取等任務中如何應用機器視覺技術。我們將分析機器人如何通過視覺感知來理解和交互周圍環境。 自動駕駛： 深入剖析自動駕駛係統中機器視覺的應用，包括車道綫檢測、交通標誌識彆、行人檢測、障礙物規避等。我們將討論端到端的自動駕駛模型以及其麵臨的挑戰。 工業視覺： 涵蓋工業自動化中的機器視覺應用，如産品缺陷檢測、尺寸測量、自動化裝配等。本書將展示機器視覺如何提升生産效率和産品質量。 增強現實與虛擬現實： 探討機器視覺在AR/VR技術中的作用，包括相機跟蹤、場景重建、物體識彆與疊加等。 醫學影像分析： 介紹機器視覺在醫學影像（如X光、CT、MRI）的診斷、分割、病竈檢測等方麵的應用，展示其在輔助醫生診斷和治療中的潛力。 學習方法與資源 本書在每個章節都配有詳實的數學推導、僞代碼示例以及對關鍵算法的直觀解釋。我們鼓勵讀者在理論學習的同時，積極動手實踐，利用開源庫（如OpenCV, TensorFlow, PyTorch）實現書中的算法，並在數據集上進行測試和調優。書中還會提供相關的學術論文推薦和在綫資源鏈接，以便讀者進一步深入探索。 本書特色 全麵係統： 覆蓋瞭從基礎理論到前沿應用的機器視覺全貌。 深入透徹： 對核心算法進行詳細的數學推導和原理分析。 實例豐富： 大量圖文並茂的示例，幫助讀者理解抽象概念。 前沿導嚮： 重點關注深度學習在機器視覺中的最新進展。 實踐結閤： 強調理論與實踐相結閤的學習方法。 《機器視覺：深度解析與前沿探索》將成為您深入理解和掌握機器視覺技術的寶貴資源，助您在這個快速發展的領域中奠定堅實的基礎，並開啓創新之旅。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，一種濃厚的學術氛圍撲麵而來。其“經典教材”的定位，讓我對接下來的閱讀充滿瞭信心。我一直對計算機視覺中的“立體視覺”和“三維重建”部分特彆著迷，總覺得這部分內容是連接虛擬世界與現實世界的重要橋梁。這本書在相關章節的闡述，是否能夠深入淺齣地講解其中的數學原理，比如對極幾何、多視角立體匹配等概念，是否能有清晰的圖示來輔助理解，這一點是我非常看重的。我期待它能不僅僅停留在算法的羅列，更能引導讀者去思考這些算法背後的幾何原理和物理意義。同時，如果書中能夠提及一些相關的經典數據集和評測指標，並對不同算法的性能進行量化分析，那將是對我學習和研究非常有價值的參考。我希望能從這本書中獲得一種“解惑”的感覺，真正理解機器如何“看”懂世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和排版確實給人一種厚重而專業的印象，這讓我對內容的深度和廣度充滿瞭期待。作為一名有著一定機器學習基礎但對機器視覺仍感陌生的學習者，我非常看重教材的係統性和權威性。我希望這本書能夠從最基本的圖像處理原理講起，逐步深入到各種核心的機器視覺算法，並且能夠清晰地解釋每種算法的數學原理、優缺點以及適用場景。尤其是我對其中關於“物體識彆與跟蹤”的章節非常感興趣，因為這直接關係到很多現實世界的應用，比如安防監控、人機交互等。我期待書中能夠詳細介紹各種識彆算法，例如基於深度學習的方法和傳統的基於特徵的方法，並對它們進行對比分析。同時，我也希望書中能夠提供一些關於算法實現和優化的技巧，這樣在實際項目中，我纔能夠更高效地運用這些知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是頗具匠心，經典的深藍色搭配簡潔的燙金字體，一下子就勾勒齣其“經典教材”的定位。拿到手裏，厚實的分量感便讓人對其內容的詳實程度有瞭初步的預期。翻開目錄，各種我耳熟能詳又充滿神秘感的算法名詞撲麵而來——SIFT、SURF、HOG、SVM……這些名字仿佛是打開機器視覺大門的鑰匙，讓人充滿瞭探索的渴望。尤其是看到“特徵提取與描述”、“圖像分割與識彆”等章節時，我仿佛已經看到瞭書中生動的圖例和嚴謹的數學推導，期待著能夠清晰地理解這些核心概念背後的原理。這本書的齣版信息也相當引人注目，“國外經典教材”的標簽，意味著其內容經過瞭時間的考驗和無數讀者的檢驗，理論體係完整，脈絡清晰，這對於我這樣希望係統性學習的讀者來說，無疑是最寶貴的財富。我尤其看重這類教材在基礎理論上的紮實程度，因為我知道，隻有打牢瞭基礎，纔能在更復雜的應用層麵遊刃有餘。這本書的齣現，恰恰滿足瞭我對深度學習以外的傳統機器視覺算法的係統性學習需求。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的標題所吸引，尤其是“經典教材”這幾個字，讓我看到瞭其內容上的紮實和權威性。作為一個對模式識彆領域略有瞭解，但對機器視覺具體算法還不太熟悉的學習者，我非常希望這本書能夠為我提供一個清晰的學習路徑。我特彆關注那些關於“圖像特徵提取”和“目標檢測”的章節，因為我理解這是機器視覺任務的基礎。我希望能在這本書中找到對SIFT、HOG等經典特徵提取方法的詳細解釋，以及RCNN、YOLO等流行目標檢測算法的原理介紹。更重要的是，我期待書中能夠包含一些關於如何評估算法性能的指標，以及如何根據實際應用場景選擇閤適的算法的指導。如果書中還能提供一些編程實踐的建議，例如推薦使用的開源庫和開發環境，那就更完美瞭。這本書無疑為我打開瞭通往機器視覺世界的大門，讓我對未來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本《機器視覺算法與應用》時，我有點被它沉甸甸的分量給嚇到瞭，但同時也湧起一股莫名的興奮。我是一名初涉機器視覺領域的學生，之前接觸的都是一些零散的在綫教程和博客文章，總感覺知識點不成體係，難以深入。而這本書，從其“經典教材”的 title 來看，就知道它一定是對這個領域有著非常深入和全麵的闡述。我尤其好奇的是它在“應用”部分會有怎樣的呈現。畢竟，算法再精妙，脫離瞭實際應用也隻是空中樓閣。我希望這本書能夠提供一些真實世界的案例，比如工業自動化中的缺陷檢測、自動駕駛中的環境感知，甚至是醫療影像分析等，讓我能夠看到這些抽象的算法如何在現實生活中發揮巨大的作用。同時，我對於書中在算法的實現細節上會有多少篇幅也充滿期待，畢竟理論與實踐的結閤纔是學習的關鍵。希望能有詳細的僞代碼或者參考實現，這樣我就可以動手去嘗試，去驗證書中的理論。

評分☆☆☆☆☆

給力，。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

不錯。學術，科研搞起

評分☆☆☆☆☆

經典的書，寫的不錯，初學者可以用用

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

經典教材瞭，確實講的挺好的，中英文對照，也是不錯的學習方法

評分☆☆☆☆☆

物流有點慢！紙質感覺不怎麼好！

評分☆☆☆☆☆

經典的書，寫的不錯，初學者可以用用

評分☆☆☆☆☆

深奧

評分☆☆☆☆☆

都是公式算法，裏麵都沒有操作，或者代碼，就是公式