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陈兵旗 著

图书标签:

• 机器视觉
• 图像处理
• 计算机视觉
• 深度学习
• OpenCV
• Halcon
• 视觉检测
• 工业相机
• 模式识别
• 应用案例

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122198044

版次：1

商品编码：11461664

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：296

正文语种：中文

内容简介

陈兵旗撰写的《机器视觉技术及应用实例详解》一书具有如下特点：
1、通过大量的典型案例对机器视觉技术的关键点和应用方法进行了详细分析。
2、所讲解的案例涉及农业、交通、电子、汽车、体育等行业。
3、全部的案例均来自生产实践，都得到了实际应用的检验，实用性比较强。
4、作者在日本从事机器视觉技术研究多年，回国后在教学之余开办了公司，将机器视觉技术进一步推广应用，在行业内拥有一定的影响力。

目录

第1章机器视觉技术基础知识
1��1机器视觉技术的发展历史与展望
1��1��120世纪50年代以前的图像处理
1��1��220世纪60年代是数字图像处理的起点
1��1��320世纪70年代是数字图像处理的发展期
1��1��420世纪80～90年代是图像处理技术的普及和高度发展期
1��1��521世纪是机器视觉技术大展宏图的世纪
1��2机器视觉技术的应用领域
1��3机器视觉的构成
1��3��1硬件构成
1��3��2软件构成
1��4数字图像基础
1��4��1像素数与像素级
1��4��2彩色图像与灰度图像
1��4��3图像文件格式与视频文件格式

第2章水稻种子精选
2��1研究意义、目标与技术要点
2��2相关基础知识
2��2��1摄像机与光源
2��2��2二值化处理
2��2��3膨胀与腐蚀处理
2��2��4参数测量
2��2��5数据库
2��3系统方案与硬件构成
2��3��1系统方案
2��3��2硬件设备、材料及样机
2��4图像采集与工位标定
2��5种子提取及几何参数的测量
2��6种子所处工位的判断
2��7种子特征信息数据库的建立
2��8种子精选
2��8��1种子类型的判断
2��8��2检测种子的几何参数是否合格
2��8��3发霉种子的判断
2��8��4破损种子的判断
2��9精选结果分析
2��10总结

第3章排种器试验台排种参数检测
3��1研究意义、目标与技术要点
3��2系统硬件构成
3��2��1机械结构及图像采集装置
3��2��2图像采集系统
3��3图像标定
3��4图像采集与拼接
3��5籽粒的二值化提取
3��6籽粒计数
3��7种子分布区间检测
3��7��1纵向分布检测
3��7��2横向分布检测
3��8条播参数计算
3��9穴播与精播参数计算

第4章棉花种子高速图像精选
4��1研究意义、目标与技术要点
4��2图像处理基础知识
4��2��1彩色处理
4��2��2微分处理
4��3系统方案及构成
4��4图像采集及工位设定
4��5种子提取与判断
4��6红种子判断
4��7破损棉种判定
4��8总结

第5章玉米粒在穗计数
5��1研究意义、目标与技术要点
5��2设备及软件环境
5��3粒数测量
5��3��1确定玉米穗区域
5��3��2提取玉米穗行
5��3��3测量穗行粒数
5��3��4穗行的连续提取
5��3��5穗行提取结束的判断及整穗粒数统计
5��3��6籽粒测量结果分析

第6章插秧机器人视觉系统
6��1研究意义、目标与技术要点
6��2图像处理基础知识
6��2��1传统哈夫变换的直线检测
6��2��2过已知点哈夫变换的直线检测
6��3水田图像采集
6��4目标苗列线检测
6��4��1水田苗的提取
6��4��2目标苗列确定
6��4��3目标苗列线检测
6��5目标田埂线检测
6��5��1目标田埂的二值化处理
6��5��2水泥目标田埂线检测
6��5��3土质目标田埂线检测
6��6田端田埂线检测
6��6��1阴影线检测
6��6��2田埂线检测
6��7侧面田埂线检测
6��8系统整合与试验
6��8��1苗列端点的检测
6��8��2目标田埂检测的优化
6��8��3处理窗口的设定
6��8��4试验验证

第7章水田管理机器人导航路线检测
7��1研究意义、目标与技术要点
7��2研究图像采集
7��3目标苗列间定位
7��4水平扫描线上方向候补点检测
7��5田端检测
7��5��1计算亮度线剖面
7��5��2通过亮度�仓毕呗掷�线判断稻田末端
7��6已知点的确定及方向线检测
7��7目标线检测结果与分析
7��7��1目标空间位置检测
7��7��2方向候补点检测
7��7��3田端检测
7��7��4已知点及方向线检测

第8章水田微型除草机器人导航路线检测
8��1研究意义、目标与技术要点
8��2研究图像采集
8��2��1试验设备
8��2��2图像采集
8��3检测算法
8��3��1目标图像的确定
8��3��2方向线的检测
8��4检测结果与分析
8��4��1目标图像的确定
8��4��2方向线的检测
8��5结论

第9章旱田作业机器人导航路线检测
9��1研究意义、目标与技术要点
9��2图像平滑基础知识
9��2��1移动平均
9��2��2中值滤波
9��2��3小波变换
9��3小麦播种行走路线检测
9��3��1试验设备
9��3��2目标直线检测
9��3��3田端检测
9��3��4试验验证
9��4其他农田作业的导航线及田端检测
9��5麦田多列目标线图像检测
9��5��1试验设备及图像采集
9��5��2麦苗的强调和提取
9��5��3目标点的确定
9��5��4已知点的确定
9��5��5多列目标中心线的检测
9��5��6适应性分析

第10章车牌及号码检测
10��1研究意义、目标与技术要点
10��2几何变换基础知识
10��2��1放大缩小
10��2��2平移
10��2��3旋转
10��2��4仿射变换
10��2��5透视变换
10��2��6齐次坐标表示
10��3车牌定位
10��3��1边缘提取
10��3��2二值化及去噪处理
10��3��3车牌粗定位
10��3��4车牌精确定位
10��3��5车牌倾斜校正
10��4字符分割
10��4��1字符垂直倾斜校正
10��4��2车牌间隔符的去除
10��4��3车牌中数字“1”的判定
10��5字符识别
10��6车牌及号码识别系统介绍
10��6��1出入口车牌照识别系统
10��6��2氧气瓶号码识别系统

第11章小麦病害图像检测
11��1研究意义、目标与技术要点
11��2图像纹理分析基础知识
11��2��1灰度直方图纹理特征
11��2��2共生矩阵纹理特征
11��2��3差分统计量纹理特征
11��2��4拉格朗日矩阵纹理特征
11��2��5幂光谱纹理特征
11��3病害图像收集与数据库建立
11��4病害图像纹理特征增强
11��5病害部位分割
11��6病害特征数据计算
11��7病害诊断

第12章果树上桃子检测
12��1研究意义、目标与技术要点
12��2试验设备与材料
12��3桃子提取
12��4边界追踪处理
12��5匹配膨胀处理
12��6可能圆心点群计算
12��7可能圆心点群分组
12��8圆心与半径计算

第13章交通事故现场标识快速检测
13��1研究意义、目标与技术要点
13��2标尺标签设计及试验材料
13��3标尺标签检测
13��4检测结果分析

第14章变电柜保护压板投退状态检测
14��1研究意义、目标与技术要点
14��2试验设备及材料
14��3行列检测及压板定位
14��3��1行检测
14��3��2列检测
14��3��3压板定位
14��3��4结果分析
14��4压板的类型检测
14��4��1压板类型检测算法
14��4��2检测结果与分析
14��5压板投退状态检测
14��5��1一般类型压板
14��5��2浅黄色压板
14��5��3白色压板
14��5��4三孔压板
14��6系统检测结果与分析

第15章三维作物生长量检测与建模及农田障碍物检测
15��1研究意义、目标与技术要点
15��2双目视觉测量基础知识
15��2��1摄像机模型
15��2��2摄像机标定
15��2��3三维重建
15��3系统构成
15��4覆盖面积测量
15��5株高测量
15��6玉米植株的三维建模
15��7农田障碍物的三维检测
15��7��1试验设备及图像采集
15��7��2相机标定
15��7��3目标提取
15��7��4障碍物识别
15��7��5试验结果与分析

第16章交通流量图像监测
16��1研究意义、目标与技术要点
16��2试验设备及图像采集
16��3背景计算与更新
16��3��1初始背景计算
16��3��2更新背景计算
16��3��3背景计算结果
16��4车辆区域提取
16��5车影去除
16��6车辆区域提取及车影去除的结果分析
16��7车辆区分和计数

第17章羽毛球竞技战术实时测量统计及车辆轨迹的实时跟踪
17��1研究意义、目标与技术要点
17��2Windows线程的基础知识
17��2��1进程和线程
17��2��2多线程的同步
17��2��3线程时间配额
17��3视频图像采集
17��4场地标定
17��5运动目标提取
17��6轨迹归类与连接
17��6��1方向数的概念
17��6��2目标重心的计算
17��6��3运动轨迹提取
17��7羽毛球轨迹提取
17��8羽毛球类型判断
17��9车辆运行轨迹的实时跟踪测量
17��9��1图像采集
17��9��2信号采集
17��9��3图像分析
17��9��4试验结果

第18章蜜蜂舞蹈实时跟踪检测
18��1研究意义、目标与技术要点
18��2模板匹配基础知识
18��3试验装置及视频图像采集
18��4蜜蜂运行轨迹跟踪
18��4��1目标蜜蜂的选定
18��4��2目标点跟踪
18��5蜜蜂舞蹈判断
18��6总结

第19章车辆参数实时检测
19��1研究意义、目标与技术要点
19��2系统构成方案
19��3系统检测方案
19��3��1车辆长度测量
19��3��2车辆宽度测量
19��3��3车辆高度测量
19��4车辆进出判断
19��4��1确定图像处理区域
19��4��2图像差分
19��4��3特征提取和分析
19��5车辆边沿检测
19��5��1地面检测
19��5��2其他边沿检测
19��6车辆颜色检测
19��7检测流程
19��8系统影响因素分析

第20章通用图像处理系统ImageSys
20��1系统简介
20��2状态窗口
20��3图像采集
20��3��1DirectX直接采集
20��3��2VFW PC相机采集
20��3��3A/D图像卡采集
20��3��4A60X工业采集
20��4直方图处理
20��4��1直方图
20��4��2线剖面
20��4��33D剖面
20��4��4累计分布图
20��5颜色测量
20��6颜色变换
20��6��1颜色亮度变换
20��6��2HSI表示变换
20��6��3自由变换
20��6��4RGB颜色变换
20��7几何变换
20��7��1仿射变换
20��7��2透视变换
20��8频率域变换
20��8��1小波变换
20��8��2傅里叶变换
20��9图像间变换
20��9��1图像间演算
20��9��2运动图像校正
20��10滤波增强
20��10��1单模板滤波增强
20��10��2多模板滤波增强
20��11图像分割
20��12二值运算
20��12��1基本运算
20��12��2特殊提取
20��13二值图像测量
20��13��1几何参数测量
20��13��2直线参数测量
20��13��3圆形分离
20��13��4轮廓测量
20��14帧编辑
20��15画图
20��16查看
20��17系统开发平台Sample

第21章二维运动图像测量分析系统MIAS
21��1系统简介
21��2功能介绍
21��2��1文件
21��2��2运动图像及2D比例标定
21��2��3运动测量
21��2��4结果浏览
21��2��5结果修正
21��2��6其他功能
21��3实时测量
21��3��1实时测量
21��3��2实时标识测量
21��4系统开发平台MSSample

第22章三维运动测量分析系统MIAS 3D
22��1MIAS 3D系统简介
22��2MIAS 3D功能介绍
22��2��1系统初始设定
22��2��2文件
22��2��3测量设置
22��2��4运动测量
22��2��5显示结果
22��2��6结果修正
22��2��7其他功能

参考文献

前言/序言

《图像处理与计算机视觉基础》 本书旨在为读者系统地介绍图像处理和计算机视觉领域的核心概念、基本理论与关键技术。内容涵盖从基础的图像获取、增强、复原，到更复杂的图像分割、特征提取、目标检测与识别等多个方面。 第一部分 图像处理基础 图像的表示与基本操作： 详细阐述数字图像的构成，包括像素、灰度、颜色空间（如RGB、HSV、YCbCr）的定义及其相互转换。介绍图像的基本几何变换（平移、旋转、缩放、剪切）和灰度变换（线性变换、非线性变换、直方图均衡化）的原理与实现方法。 图像增强技术： 深入探讨空间域和频率域的图像增强方法。在空间域，我们将讲解点运算（对比度拉伸、阈值处理）和邻域运算（平滑滤波如均值滤波、高斯滤波，锐化滤波如Sobel算子、Laplacian算子）的原理和效果。在频率域，我们将介绍傅里叶变换及其在图像处理中的应用，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，并分析其对图像去模糊、去噪声的作用。 图像复原技术： 阐述图像退化的模型，包括模糊模型和噪声模型。重点介绍逆滤波、维纳滤波等盲复原和非盲复原方法，分析它们在不同退化情况下的适用性与局限性。 图像分割： 介绍将图像划分为不同区域或对象的关键技术。内容包括基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、Otsu法）、基于边缘的方法（Canny边缘检测、Hough变换）、基于区域的方法（区域生长、区域分裂与合并）以及图割等更高级的分割技术。 第二部分 计算机视觉基础 特征提取与描述： 讲解如何从图像中提取具有代表性的信息，用于后续的识别和分析。我们将详细介绍经典的特征点检测器（如Harris角点、SIFT、SURF、ORB），并阐述如何描述这些特征点（如HOG、LBP）。 图像配准： 介绍如何对齐两幅或多幅图像，使其具有相同的空间坐标系。内容包括基于特征的配准（如匹配特征点并使用RANSAC等方法估计变换模型）和基于直接像素的方法。 立体视觉与深度估计： 探讨如何从两个或多个不同视角的图像中恢复三维信息。讲解相机标定、本质矩阵、基础矩阵的概念，以及视差计算、立体匹配等核心技术。 运动估计与光流： 介绍如何追踪图像序列中像素点的运动。讲解不同光流计算方法（如Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法）的原理及其在目标跟踪、运动分析中的应用。 三维重建： 阐述如何利用图像信息构建三维场景的模型。介绍多视图几何在三维重建中的作用，以及SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）等技术的基本流程。 第三部分 机器学习与深度学习在计算机视觉中的应用 传统机器学习方法： 简要介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等分类器在图像分类、目标检测任务中的应用，以及特征选择和降维技术。 深度学习基础： 引入神经网络的基本概念，包括前馈神经网络、激活函数、损失函数和反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）： 详细讲解CNN的架构，包括卷积层、池化层、全连接层，以及它们在图像特征提取中的关键作用。介绍经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception）及其演进。 深度学习在核心视觉任务中的应用： 图像分类： 讲解如何利用CNN实现对图像内容的识别和分类，介绍常用的数据集和评估指标。 目标检测： 介绍Two-stage检测器（如R-CNN系列）和One-stage检测器（如YOLO、SSD）的工作原理，分析它们在定位和识别目标方面的优势与不足。 语义分割与实例分割： 阐述如何区分图像中的不同物体类别（语义分割）以及区分同一类别的不同实例（实例分割），介绍FCN、U-Net、Mask R-CNN等模型。 本书强调理论与实践相结合，通过丰富的图示和清晰的逻辑，帮助读者建立扎实的理论基础，并为进一步深入研究计算机视觉领域奠定坚实的基础。本书适合从事图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等相关领域的科研人员、工程师以及对该领域感兴趣的学生阅读。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对“可视化”技术特别着迷的读者，《机器视觉技术及应用实例详解》这本书，简直就是为我量身定做的。我一直以来都觉得，机器视觉不仅仅是计算机科学的一个分支，它更像是赋予机器“眼睛”和“大脑”的能力，让它们能够“看见”并“理解”世界。这本书正是以一种极其生动和形象的方式，将这个概念展现出来。书中大量的插图、流程图和示意图，将原本抽象的技术概念变得直观易懂。比如，在讲解特征匹配时，作者使用了非常形象的比喻，就像是在茫茫人海中寻找相似的面孔一样，将复杂的算法过程变得生动有趣。而且，书中不仅仅是讲解了“怎么看”，更重要的是讲解了“怎么用”。我看到了机器视觉在工业检测中的应用，如何精确地识别出产品上的微小瑕疵，保证产品质量；在机器人技术中，如何让机器人拥有“眼睛”，从而能够进行自主导航和精确操作；甚至在农业领域，如何通过视觉技术来监测作物的健康状况，实现精准农业。这些应用案例都让我惊叹于机器视觉的强大能力，也让我开始想象它在未来可能带来的更多惊喜。这本书让我觉得，机器视觉不再是遥不可及的技术，而是已经深入到我们生活方方面面的重要力量。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《机器视觉技术及应用实例详解》是一本让我感到非常“实在”的书。我不是一个科班出身的技术人员，但因为工作需要，我不得不接触和了解机器视觉。在此之前，我尝试过一些其他的资料，但往往因为内容过于理论化，或者涉及的数学模型过于复杂，而让我望而却步。这本书则不同，它似乎非常了解读者可能遇到的困难，在讲解技术原理的同时，始终不忘将其与具体的应用场景联系起来。例如，在讲解图像滤波技术时，作者不仅解释了高斯滤波、中值滤波等原理，还会说明在实际应用中，为什么选择某种滤波方式，以及它能解决什么样的问题。书中的实例涵盖了从基础的图像增强，到复杂的物体识别和跟踪，比如在自动化仓储中，机器人如何通过机器视觉识别货物并进行抓取；在农业领域，如何利用机器视觉检测作物的生长状况和病虫害。这些案例让我觉得机器视觉不再是高高在上的技术，而是能够解决实际问题的工具。我尤其欣赏书中对一些常见问题的分析，例如在光照变化剧烈的情况下，如何保证识别的准确性；在背景杂乱的环境中，如何有效地分割出目标物体。这些都是我们在实际项目中经常会遇到的挑战，而书中给出的解决方案和思路，对我来说非常有价值。这本书就像一位经验丰富的老师，用生动的例子和清晰的讲解，引领我一步步走近机器视觉的世界。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，很多技术书籍在介绍某个技术时，都倾向于只描述该技术本身，而忽略了它在整个系统中的作用。《机器视觉技术及应用实例详解》这本书在这方面做得非常出色。它没有孤立地讲解每一个技术点，而是将它们置于一个大的应用框架下进行阐述。例如，在讲解图像分割技术时，它不仅仅告诉你如何进行图像分割，而是会结合一个实际的应用场景，比如在医学影像中，如何分割出肿瘤区域，以及为什么需要进行图像分割，以及分割后的结果如何用于后续的诊断。这种“系统化”的讲解方式，让我能够更好地理解每一个技术的作用和价值。书中列举的应用案例也非常丰富多样，涵盖了我们生活中可能遇到或已经遇到的各种场景。从早期的工业自动化，到如今的智能安防、自动驾驶，再到一些更前沿的领域，如虚拟现实、增强现实，书中都给出了详实的介绍。让我印象深刻的是，书中对人脸识别和行为分析的讲解，不仅仅是介绍了算法模型，还深入探讨了其在安防监控、身份认证等方面的具体应用，以及相关的伦理和隐私问题。这种对技术进行全面审视的态度，让我觉得作者不仅是一位技术专家，更是一位有远见的思考者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是“厚重感”和“实用性”。厚重感来自于其对机器视觉领域知识体系的全面覆盖，从基础的图像处理算法，到高级的深度学习模型，再到各种具体的应用场景，几乎无所不包。而实用性则体现在其对每一个技术点都进行了深入的应用解析，并结合了大量的实际案例。我尤其喜欢书中关于立体视觉和三维重建的部分，它详细地介绍了如何利用多视角图像来获取物体的三维信息，这对于工业测量、机器人导航、虚拟现实等领域都至关重要。书中对不同算法的优缺点对比，以及在不同场景下的适用性分析，都非常有参考价值。我曾经尝试过一些与三维重建相关的项目，但在遇到实际问题时，总是感到力不从心，而这本书提供了一些非常宝贵的思路和解决方案。此外，书中对各种典型应用场景的深入剖析，也让我受益匪浅。例如，在智能交通领域，它详细讲解了如何利用机器视觉技术进行车牌识别、交通流量统计、车道线检测等，这些都是实现智能交通的关键技术。这本书就像一本“百科全书”，不仅让我学到了知识，更让我看到了技术的实际应用价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能技术发展趋势比较关注的普通爱好者，一直对“看得见”的AI充满了好奇。市面上关于AI的书籍很多，但大多侧重于深度学习的理论模型，或者只是泛泛而谈。而《机器视觉技术及应用实例详解》则让我眼前一亮。它非常精准地抓住了“视觉”这个关键点，并将其与人工智能的强大能力结合。书中对机器视觉的定义、发展历程、核心技术进行了清晰的梳理，让我对这个领域有了系统的认知。然后，它就如同剥洋葱一样，一层层地深入到各种具体的应用中。我看到了机器视觉在自动驾驶汽车上的应用，是如何识别行人、车辆、交通标志，保障行车安全；在智能家居领域，是如何通过人脸识别来个性化服务，或者通过手势识别来控制家电设备；在娱乐产业，是如何实现增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的沉浸式体验。这些应用场景的描述都非常贴合生活，让我能够真切地感受到机器视觉技术如何改变我们的生活方式。书中对技术细节的讲解也非常到位，但又不会过于晦涩。它会告诉你，在实现某个功能时，需要用到哪些关键技术，例如，在物体跟踪中，可能需要用到卡尔曼滤波器、粒子滤波器等，而这些技术又是如何工作的。这种将理论与实际应用相结合的方式，让我不仅理解了“是什么”，更理解了“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度让我印象深刻，我是一个在图像处理领域有一定基础的开发者，一直想了解机器视觉是如何在更高级别的任务中发挥作用的。当我翻开《机器视觉技术及应用实例详解》时，我首先被其扎实的理论框架所吸引。它并没有停留在表面的概念介绍，而是深入剖析了各种核心算法的原理，例如SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法，它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。书中对相机模型、标定、立体视觉等关键技术也做了详尽的阐述，这对于理解三维重建和距离测量至关重要。更难得的是，作者在讲解这些复杂算法时，往往会提供清晰的数学推导过程，但又不会让读者感到枯燥乏味，而是巧妙地将理论与实际应用联系起来。我特别喜欢书中关于目标检测部分的讲解，从传统的Haar特征、HOG特征到深度学习时代的Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型，都有详细的介绍和对比分析。这让我能够清晰地看到技术发展的脉络，理解为什么深度学习方法在近年来取得了如此显著的突破。书中还提供了一些代码示例和伪代码，虽然不是完整的可执行程序，但足以帮助读者理解算法的实现细节，为进一步的实践提供了良好的起点。我发现，这本书不仅仅是技术手册，更像是一本引导读者进行深度思考的百科全书，它激发了我对机器视觉更深层次的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《机器视觉技术及应用实例详解》之前，我对机器视觉的理解仅限于一些新闻报道或者科幻电影中的片段，觉得它离普通人很遥远。但这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种非常接地气的方式，将深奥的技术原理娓娓道来，并穿插了大量生动翔实的案例。我看到了机器视觉在自动驾驶汽车上的应用，如何识别红绿灯、行人、障碍物，确保行车安全；在智能安防领域，如何进行人脸识别、行为分析，提高公共安全水平；在智能制造领域，如何实现产品缺陷的自动化检测，提高生产效率。这些案例都让我感受到，机器视觉技术已经不再是实验室里的概念，而是已经实实在在地融入了我们的生活，并正在改变着世界。更重要的是，书中对每个应用场景的分析都非常深入，它会告诉你，在实现某个功能时，需要克服哪些技术难点，采用了哪些关键技术，以及这些技术是如何协同工作的。例如，在讲解目标检测时，它会从传统的基于模板匹配的方法，讲到基于特征提取的方法，再到如今流行的深度学习方法，让你清晰地看到技术发展的演进过程。这种深入的讲解，让我不仅了解了“是什么”，更理解了“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我的新世界大门！我一直对“机器视觉”这个概念充满好奇，总觉得它离我们很遥远，像是科幻电影里的情节。但拿到这本《机器视觉技术及应用实例详解》后，我的看法彻底改变了。我原本以为会是一本晦涩难懂的专业教材，充斥着各种我看不懂的数学公式和算法模型，但事实却大相径庭。作者用一种非常易于理解的方式，循序渐进地阐述了机器视觉的底层逻辑，从最基础的图像采集、预处理，到复杂的特征提取、模式识别，再到最终的目标检测和跟踪，每一个环节都讲解得清清楚楚。最让我惊喜的是，书中不仅仅是理论的堆砌，而是真正地结合了大量的实际应用案例。我看到了机器视觉在工业自动化中的身影，比如在生产线上精准地检测产品缺陷，提高了效率和产品质量；我也看到了它在安防监控领域的应用，如何通过智能分析视频流，发现异常行为；甚至在医疗影像分析方面，机器视觉也展现了巨大的潜力，能够辅助医生进行更精确的诊断。这些生动的案例让我能够直观地感受到机器视觉的强大力量，也让我开始思考它可能在我的工作或生活中带来的改变。书中的插图和图示也做得非常到位，很多复杂的概念通过可视化图形就变得豁然开朗，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我甚至尝试跟着书中的一些指导，在自己的电脑上进行了一些简单的图像处理实验，虽然只是皮毛，但那种亲手操作的乐趣和成就感是无法比拟的。我迫不及待地想继续深入学习，探索更多精彩的内容。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初选择这本书，主要还是看中了“应用实例详解”这几个字。我是一个对技术应用场景非常感兴趣的人，比起纯理论，我更喜欢看到技术是如何落地，解决实际问题的。这本书完全满足了我的期待。《机器视觉技术及应用实例详解》在这一点上做得非常出色，书中列举了非常多各行各业的实际应用案例，而且不仅仅是简单地罗列，而是对每个案例都进行了深入的剖析。比如，在智能交通领域，它详细讲解了如何利用机器视觉技术实现车牌识别、交通流量统计、违章行为检测等；在工业制造领域，它展示了如何利用机器视觉进行尺寸测量、表面缺陷检测、零部件装配引导等，这些都是直接关乎生产效率和产品质量的关键环节。书中对每个应用场景的描述都非常具体，从面临的问题，到采用的机器视觉技术，再到具体的实现方法和取得的效果，都有条理地展现出来。我印象最深刻的是关于医疗影像分析的案例，比如如何利用机器视觉辅助诊断癌症、识别眼底病变等，这些应用不仅展示了技术的强大，更体现了技术对人类健康福祉的积极影响。通过这些鲜活的例子，我能够更直观地感受到机器视觉技术在现实世界中的价值，也激发了我思考未来可能出现的更多创新应用。这本书就像一个宝藏，不断为我提供新的灵感和启示。

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作为一个长期从事产品研发的工程师，我深知技术落地的重要性。《机器视觉技术及应用实例详解》这本书，无疑是我近期阅读过的，在技术与应用结合方面做得最出色的书籍之一。它并没有像某些教材那样，将理论讲得天花乱坠，却在实际应用方面语焉不详。相反，这本书的每一章都围绕着一个或多个具体的应用场景展开，深入浅出地剖析了实现这些场景所必须掌握的机器视觉技术。我特别喜欢书中关于工业机器人视觉导航的章节，它详细讲解了如何利用机器视觉技术为机器人提供环境感知能力，使其能够自主地进行路径规划、避障以及精确地定位抓取目标。书中对这些复杂系统的拆解和分析，让我能够清晰地看到，从最初的图像采集，到特征提取，再到三维重建，最后到路径规划，每一个环节是如何协同工作的。而且，书中在讲解技术原理时，还会穿插一些实际项目中的挑战和解决方案，例如，在强光或弱光环境下如何保证视觉系统的鲁棒性，如何处理遮挡和模糊等问题。这些经验性的分享，对于我们这些实际从事工程开发的人员来说，价值巨大。我从中获得了很多启发，也对我们在下一代产品中引入更先进的机器视觉技术有了更坚定的信心。

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新书到货比较及时，送货快。品相较好，基本有塑封，总体上满意。有时包装欠佳，好在退换货方便，可以提供上门服务。这次使用了320-120促销活动，价格比较合适。图书记得要评论满100字才奖励京豆。

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内容新，对科研有帮助，就是价格再少一些吧！

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很好，很实用的一本书，自学入门，强烈推荐。

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蛮好的

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专业书籍，加深对机器视觉技术的应用了解。

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质量还可以，内容不错。

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趁着京东搞活动，囤些好书好好学习

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还不错。

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专业图书，慢慢看吧，感觉还可以