機器視覺技術及應用實例詳解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳兵旗 著

圖書標籤:

• 機器視覺
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 深度學習
• OpenCV
• Halcon
• 視覺檢測
• 工業相機
• 模式識彆
• 應用案例

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122198044

版次：1

商品編碼：11461664

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：296

正文語種：中文

內容簡介

陳兵旗撰寫的《機器視覺技術及應用實例詳解》一書具有如下特點：
1、通過大量的典型案例對機器視覺技術的關鍵點和應用方法進行瞭詳細分析。
2、所講解的案例涉及農業、交通、電子、汽車、體育等行業。
3、全部的案例均來自生産實踐，都得到瞭實際應用的檢驗，實用性比較強。
4、作者在日本從事機器視覺技術研究多年，迴國後在教學之餘開辦瞭公司，將機器視覺技術進一步推廣應用，在行業內擁有一定的影響力。

目錄

第1章機器視覺技術基礎知識
1��1機器視覺技術的發展曆史與展望
1��1��120世紀50年代以前的圖像處理
1��1��220世紀60年代是數字圖像處理的起點
1��1��320世紀70年代是數字圖像處理的發展期
1��1��420世紀80～90年代是圖像處理技術的普及和高度發展期
1��1��521世紀是機器視覺技術大展宏圖的世紀
1��2機器視覺技術的應用領域
1��3機器視覺的構成
1��3��1硬件構成
1��3��2軟件構成
1��4數字圖像基礎
1��4��1像素數與像素級
1��4��2彩色圖像與灰度圖像
1��4��3圖像文件格式與視頻文件格式

第2章水稻種子精選
2��1研究意義、目標與技術要點
2��2相關基礎知識
2��2��1攝像機與光源
2��2��2二值化處理
2��2��3膨脹與腐蝕處理
2��2��4參數測量
2��2��5數據庫
2��3係統方案與硬件構成
2��3��1係統方案
2��3��2硬件設備、材料及樣機
2��4圖像采集與工位標定
2��5種子提取及幾何參數的測量
2��6種子所處工位的判斷
2��7種子特徵信息數據庫的建立
2��8種子精選
2��8��1種子類型的判斷
2��8��2檢測種子的幾何參數是否閤格
2��8��3發黴種子的判斷
2��8��4破損種子的判斷
2��9精選結果分析
2��10總結

第3章排種器試驗颱排種參數檢測
3��1研究意義、目標與技術要點
3��2係統硬件構成
3��2��1機械結構及圖像采集裝置
3��2��2圖像采集係統
3��3圖像標定
3��4圖像采集與拼接
3��5籽粒的二值化提取
3��6籽粒計數
3��7種子分布區間檢測
3��7��1縱嚮分布檢測
3��7��2橫嚮分布檢測
3��8條播參數計算
3��9穴播與精播參數計算

第4章棉花種子高速圖像精選
4��1研究意義、目標與技術要點
4��2圖像處理基礎知識
4��2��1彩色處理
4��2��2微分處理
4��3係統方案及構成
4��4圖像采集及工位設定
4��5種子提取與判斷
4��6紅種子判斷
4��7破損棉種判定
4��8總結

第5章玉米粒在穗計數
5��1研究意義、目標與技術要點
5��2設備及軟件環境
5��3粒數測量
5��3��1確定玉米穗區域
5��3��2提取玉米穗行
5��3��3測量穗行粒數
5��3��4穗行的連續提取
5��3��5穗行提取結束的判斷及整穗粒數統計
5��3��6籽粒測量結果分析

第6章插秧機器人視覺係統
6��1研究意義、目標與技術要點
6��2圖像處理基礎知識
6��2��1傳統哈夫變換的直綫檢測
6��2��2過已知點哈夫變換的直綫檢測
6��3水田圖像采集
6��4目標苗列綫檢測
6��4��1水田苗的提取
6��4��2目標苗列確定
6��4��3目標苗列綫檢測
6��5目標田埂綫檢測
6��5��1目標田埂的二值化處理
6��5��2水泥目標田埂綫檢測
6��5��3土質目標田埂綫檢測
6��6田端田埂綫檢測
6��6��1陰影綫檢測
6��6��2田埂綫檢測
6��7側麵田埂綫檢測
6��8係統整閤與試驗
6��8��1苗列端點的檢測
6��8��2目標田埂檢測的優化
6��8��3處理窗口的設定
6��8��4試驗驗證

第7章水田管理機器人導航路綫檢測
7��1研究意義、目標與技術要點
7��2研究圖像采集
7��3目標苗列間定位
7��4水平掃描綫上方嚮候補點檢測
7��5田端檢測
7��5��1計算亮度綫剖麵
7��5��2通過亮度�倉畢唄擲�綫判斷稻田末端
7��6已知點的確定及方嚮綫檢測
7��7目標綫檢測結果與分析
7��7��1目標空間位置檢測
7��7��2方嚮候補點檢測
7��7��3田端檢測
7��7��4已知點及方嚮綫檢測

第8章水田微型除草機器人導航路綫檢測
8��1研究意義、目標與技術要點
8��2研究圖像采集
8��2��1試驗設備
8��2��2圖像采集
8��3檢測算法
8��3��1目標圖像的確定
8��3��2方嚮綫的檢測
8��4檢測結果與分析
8��4��1目標圖像的確定
8��4��2方嚮綫的檢測
8��5結論

第9章旱田作業機器人導航路綫檢測
9��1研究意義、目標與技術要點
9��2圖像平滑基礎知識
9��2��1移動平均
9��2��2中值濾波
9��2��3小波變換
9��3小麥播種行走路綫檢測
9��3��1試驗設備
9��3��2目標直綫檢測
9��3��3田端檢測
9��3��4試驗驗證
9��4其他農田作業的導航綫及田端檢測
9��5麥田多列目標綫圖像檢測
9��5��1試驗設備及圖像采集
9��5��2麥苗的強調和提取
9��5��3目標點的確定
9��5��4已知點的確定
9��5��5多列目標中心綫的檢測
9��5��6適應性分析

第10章車牌及號碼檢測
10��1研究意義、目標與技術要點
10��2幾何變換基礎知識
10��2��1放大縮小
10��2��2平移
10��2��3鏇轉
10��2��4仿射變換
10��2��5透視變換
10��2��6齊次坐標錶示
10��3車牌定位
10��3��1邊緣提取
10��3��2二值化及去噪處理
10��3��3車牌粗定位
10��3��4車牌精確定位
10��3��5車牌傾斜校正
10��4字符分割
10��4��1字符垂直傾斜校正
10��4��2車牌間隔符的去除
10��4��3車牌中數字“1”的判定
10��5字符識彆
10��6車牌及號碼識彆係統介紹
10��6��1齣入口車牌照識彆係統
10��6��2氧氣瓶號碼識彆係統

第11章小麥病害圖像檢測
11��1研究意義、目標與技術要點
11��2圖像紋理分析基礎知識
11��2��1灰度直方圖紋理特徵
11��2��2共生矩陣紋理特徵
11��2��3差分統計量紋理特徵
11��2��4拉格朗日矩陣紋理特徵
11��2��5冪光譜紋理特徵
11��3病害圖像收集與數據庫建立
11��4病害圖像紋理特徵增強
11��5病害部位分割
11��6病害特徵數據計算
11��7病害診斷

第12章果樹上桃子檢測
12��1研究意義、目標與技術要點
12��2試驗設備與材料
12��3桃子提取
12��4邊界追蹤處理
12��5匹配膨脹處理
12��6可能圓心點群計算
12��7可能圓心點群分組
12��8圓心與半徑計算

第13章交通事故現場標識快速檢測
13��1研究意義、目標與技術要點
13��2標尺標簽設計及試驗材料
13��3標尺標簽檢測
13��4檢測結果分析

第14章變電櫃保護壓闆投退狀態檢測
14��1研究意義、目標與技術要點
14��2試驗設備及材料
14��3行列檢測及壓闆定位
14��3��1行檢測
14��3��2列檢測
14��3��3壓闆定位
14��3��4結果分析
14��4壓闆的類型檢測
14��4��1壓闆類型檢測算法
14��4��2檢測結果與分析
14��5壓闆投退狀態檢測
14��5��1一般類型壓闆
14��5��2淺黃色壓闆
14��5��3白色壓闆
14��5��4三孔壓闆
14��6係統檢測結果與分析

第15章三維作物生長量檢測與建模及農田障礙物檢測
15��1研究意義、目標與技術要點
15��2雙目視覺測量基礎知識
15��2��1攝像機模型
15��2��2攝像機標定
15��2��3三維重建
15��3係統構成
15��4覆蓋麵積測量
15��5株高測量
15��6玉米植株的三維建模
15��7農田障礙物的三維檢測
15��7��1試驗設備及圖像采集
15��7��2相機標定
15��7��3目標提取
15��7��4障礙物識彆
15��7��5試驗結果與分析

第16章交通流量圖像監測
16��1研究意義、目標與技術要點
16��2試驗設備及圖像采集
16��3背景計算與更新
16��3��1初始背景計算
16��3��2更新背景計算
16��3��3背景計算結果
16��4車輛區域提取
16��5車影去除
16��6車輛區域提取及車影去除的結果分析
16��7車輛區分和計數

第17章羽毛球競技戰術實時測量統計及車輛軌跡的實時跟蹤
17��1研究意義、目標與技術要點
17��2Windows綫程的基礎知識
17��2��1進程和綫程
17��2��2多綫程的同步
17��2��3綫程時間配額
17��3視頻圖像采集
17��4場地標定
17��5運動目標提取
17��6軌跡歸類與連接
17��6��1方嚮數的概念
17��6��2目標重心的計算
17��6��3運動軌跡提取
17��7羽毛球軌跡提取
17��8羽毛球類型判斷
17��9車輛運行軌跡的實時跟蹤測量
17��9��1圖像采集
17��9��2信號采集
17��9��3圖像分析
17��9��4試驗結果

第18章蜜蜂舞蹈實時跟蹤檢測
18��1研究意義、目標與技術要點
18��2模闆匹配基礎知識
18��3試驗裝置及視頻圖像采集
18��4蜜蜂運行軌跡跟蹤
18��4��1目標蜜蜂的選定
18��4��2目標點跟蹤
18��5蜜蜂舞蹈判斷
18��6總結

第19章車輛參數實時檢測
19��1研究意義、目標與技術要點
19��2係統構成方案
19��3係統檢測方案
19��3��1車輛長度測量
19��3��2車輛寬度測量
19��3��3車輛高度測量
19��4車輛進齣判斷
19��4��1確定圖像處理區域
19��4��2圖像差分
19��4��3特徵提取和分析
19��5車輛邊沿檢測
19��5��1地麵檢測
19��5��2其他邊沿檢測
19��6車輛顔色檢測
19��7檢測流程
19��8係統影響因素分析

第20章通用圖像處理係統ImageSys
20��1係統簡介
20��2狀態窗口
20��3圖像采集
20��3��1DirectX直接采集
20��3��2VFW PC相機采集
20��3��3A/D圖像卡采集
20��3��4A60X工業采集
20��4直方圖處理
20��4��1直方圖
20��4��2綫剖麵
20��4��33D剖麵
20��4��4纍計分布圖
20��5顔色測量
20��6顔色變換
20��6��1顔色亮度變換
20��6��2HSI錶示變換
20��6��3自由變換
20��6��4RGB顔色變換
20��7幾何變換
20��7��1仿射變換
20��7��2透視變換
20��8頻率域變換
20��8��1小波變換
20��8��2傅裏葉變換
20��9圖像間變換
20��9��1圖像間演算
20��9��2運動圖像校正
20��10濾波增強
20��10��1單模闆濾波增強
20��10��2多模闆濾波增強
20��11圖像分割
20��12二值運算
20��12��1基本運算
20��12��2特殊提取
20��13二值圖像測量
20��13��1幾何參數測量
20��13��2直綫參數測量
20��13��3圓形分離
20��13��4輪廓測量
20��14幀編輯
20��15畫圖
20��16查看
20��17係統開發平颱Sample

第21章二維運動圖像測量分析係統MIAS
21��1係統簡介
21��2功能介紹
21��2��1文件
21��2��2運動圖像及2D比例標定
21��2��3運動測量
21��2��4結果瀏覽
21��2��5結果修正
21��2��6其他功能
21��3實時測量
21��3��1實時測量
21��3��2實時標識測量
21��4係統開發平颱MSSample

第22章三維運動測量分析係統MIAS 3D
22��1MIAS 3D係統簡介
22��2MIAS 3D功能介紹
22��2��1係統初始設定
22��2��2文件
22��2��3測量設置
22��2��4運動測量
22��2��5顯示結果
22��2��6結果修正
22��2��7其他功能

參考文獻

前言/序言

《圖像處理與計算機視覺基礎》 本書旨在為讀者係統地介紹圖像處理和計算機視覺領域的核心概念、基本理論與關鍵技術。內容涵蓋從基礎的圖像獲取、增強、復原，到更復雜的圖像分割、特徵提取、目標檢測與識彆等多個方麵。 第一部分 圖像處理基礎 圖像的錶示與基本操作： 詳細闡述數字圖像的構成，包括像素、灰度、顔色空間（如RGB、HSV、YCbCr）的定義及其相互轉換。介紹圖像的基本幾何變換（平移、鏇轉、縮放、剪切）和灰度變換（綫性變換、非綫性變換、直方圖均衡化）的原理與實現方法。 圖像增強技術： 深入探討空間域和頻率域的圖像增強方法。在空間域，我們將講解點運算（對比度拉伸、閾值處理）和鄰域運算（平滑濾波如均值濾波、高斯濾波，銳化濾波如Sobel算子、Laplacian算子）的原理和效果。在頻率域，我們將介紹傅裏葉變換及其在圖像處理中的應用，如低通濾波、高通濾波、帶通濾波等，並分析其對圖像去模糊、去噪聲的作用。 圖像復原技術： 闡述圖像退化的模型，包括模糊模型和噪聲模型。重點介紹逆濾波、維納濾波等盲復原和非盲復原方法，分析它們在不同退化情況下的適用性與局限性。 圖像分割： 介紹將圖像劃分為不同區域或對象的關鍵技術。內容包括基於閾值的方法（全局閾值、局部閾值、Otsu法）、基於邊緣的方法（Canny邊緣檢測、Hough變換）、基於區域的方法（區域生長、區域分裂與閤並）以及圖割等更高級的分割技術。 第二部分 計算機視覺基礎 特徵提取與描述： 講解如何從圖像中提取具有代錶性的信息，用於後續的識彆和分析。我們將詳細介紹經典的特徵點檢測器（如Harris角點、SIFT、SURF、ORB），並闡述如何描述這些特徵點（如HOG、LBP）。 圖像配準： 介紹如何對齊兩幅或多幅圖像，使其具有相同的空間坐標係。內容包括基於特徵的配準（如匹配特徵點並使用RANSAC等方法估計變換模型）和基於直接像素的方法。 立體視覺與深度估計： 探討如何從兩個或多個不同視角的圖像中恢復三維信息。講解相機標定、本質矩陣、基礎矩陣的概念，以及視差計算、立體匹配等核心技術。 運動估計與光流： 介紹如何追蹤圖像序列中像素點的運動。講解不同光流計算方法（如Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法）的原理及其在目標跟蹤、運動分析中的應用。 三維重建： 闡述如何利用圖像信息構建三維場景的模型。介紹多視圖幾何在三維重建中的作用，以及SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）等技術的基本流程。 第三部分 機器學習與深度學習在計算機視覺中的應用 傳統機器學習方法： 簡要介紹支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等分類器在圖像分類、目標檢測任務中的應用，以及特徵選擇和降維技術。 深度學習基礎： 引入神經網絡的基本概念，包括前饋神經網絡、激活函數、損失函數和反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）： 詳細講解CNN的架構，包括捲積層、池化層、全連接層，以及它們在圖像特徵提取中的關鍵作用。介紹經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception）及其演進。 深度學習在核心視覺任務中的應用： 圖像分類： 講解如何利用CNN實現對圖像內容的識彆和分類，介紹常用的數據集和評估指標。 目標檢測： 介紹Two-stage檢測器（如R-CNN係列）和One-stage檢測器（如YOLO、SSD）的工作原理，分析它們在定位和識彆目標方麵的優勢與不足。 語義分割與實例分割： 闡述如何區分圖像中的不同物體類彆（語義分割）以及區分同一類彆的不同實例（實例分割），介紹FCN、U-Net、Mask R-CNN等模型。 本書強調理論與實踐相結閤，通過豐富的圖示和清晰的邏輯，幫助讀者建立紮實的理論基礎，並為進一步深入研究計算機視覺領域奠定堅實的基礎。本書適閤從事圖像處理、計算機視覺、模式識彆、人工智能等相關領域的科研人員、工程師以及對該領域感興趣的學生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《機器視覺技術及應用實例詳解》是一本讓我感到非常“實在”的書。我不是一個科班齣身的技術人員，但因為工作需要，我不得不接觸和瞭解機器視覺。在此之前，我嘗試過一些其他的資料，但往往因為內容過於理論化，或者涉及的數學模型過於復雜，而讓我望而卻步。這本書則不同，它似乎非常瞭解讀者可能遇到的睏難，在講解技術原理的同時，始終不忘將其與具體的應用場景聯係起來。例如，在講解圖像濾波技術時，作者不僅解釋瞭高斯濾波、中值濾波等原理，還會說明在實際應用中，為什麼選擇某種濾波方式，以及它能解決什麼樣的問題。書中的實例涵蓋瞭從基礎的圖像增強，到復雜的物體識彆和跟蹤，比如在自動化倉儲中，機器人如何通過機器視覺識彆貨物並進行抓取；在農業領域，如何利用機器視覺檢測作物的生長狀況和病蟲害。這些案例讓我覺得機器視覺不再是高高在上的技術，而是能夠解決實際問題的工具。我尤其欣賞書中對一些常見問題的分析，例如在光照變化劇烈的情況下，如何保證識彆的準確性；在背景雜亂的環境中，如何有效地分割齣目標物體。這些都是我們在實際項目中經常會遇到的挑戰，而書中給齣的解決方案和思路，對我來說非常有價值。這本書就像一位經驗豐富的老師，用生動的例子和清晰的講解，引領我一步步走近機器視覺的世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對“可視化”技術特彆著迷的讀者，《機器視覺技術及應用實例詳解》這本書，簡直就是為我量身定做的。我一直以來都覺得，機器視覺不僅僅是計算機科學的一個分支，它更像是賦予機器“眼睛”和“大腦”的能力，讓它們能夠“看見”並“理解”世界。這本書正是以一種極其生動和形象的方式，將這個概念展現齣來。書中大量的插圖、流程圖和示意圖，將原本抽象的技術概念變得直觀易懂。比如，在講解特徵匹配時，作者使用瞭非常形象的比喻，就像是在茫茫人海中尋找相似的麵孔一樣，將復雜的算法過程變得生動有趣。而且，書中不僅僅是講解瞭“怎麼看”，更重要的是講解瞭“怎麼用”。我看到瞭機器視覺在工業檢測中的應用，如何精確地識彆齣産品上的微小瑕疵，保證産品質量；在機器人技術中，如何讓機器人擁有“眼睛”，從而能夠進行自主導航和精確操作；甚至在農業領域，如何通過視覺技術來監測作物的健康狀況，實現精準農業。這些應用案例都讓我驚嘆於機器視覺的強大能力，也讓我開始想象它在未來可能帶來的更多驚喜。這本書讓我覺得，機器視覺不再是遙不可及的技術，而是已經深入到我們生活方方麵麵的重要力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我的新世界大門！我一直對“機器視覺”這個概念充滿好奇，總覺得它離我們很遙遠，像是科幻電影裏的情節。但拿到這本《機器視覺技術及應用實例詳解》後，我的看法徹底改變瞭。我原本以為會是一本晦澀難懂的專業教材，充斥著各種我看不懂的數學公式和算法模型，但事實卻大相徑庭。作者用一種非常易於理解的方式，循序漸進地闡述瞭機器視覺的底層邏輯，從最基礎的圖像采集、預處理，到復雜的特徵提取、模式識彆，再到最終的目標檢測和跟蹤，每一個環節都講解得清清楚楚。最讓我驚喜的是，書中不僅僅是理論的堆砌，而是真正地結閤瞭大量的實際應用案例。我看到瞭機器視覺在工業自動化中的身影，比如在生産綫上精準地檢測産品缺陷，提高瞭效率和産品質量；我也看到瞭它在安防監控領域的應用，如何通過智能分析視頻流，發現異常行為；甚至在醫療影像分析方麵，機器視覺也展現瞭巨大的潛力，能夠輔助醫生進行更精確的診斷。這些生動的案例讓我能夠直觀地感受到機器視覺的強大力量，也讓我開始思考它可能在我的工作或生活中帶來的改變。書中的插圖和圖示也做得非常到位，很多復雜的概念通過可視化圖形就變得豁然開朗，這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。我甚至嘗試跟著書中的一些指導，在自己的電腦上進行瞭一些簡單的圖像處理實驗，雖然隻是皮毛，但那種親手操作的樂趣和成就感是無法比擬的。我迫不及待地想繼續深入學習，探索更多精彩的內容。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期從事産品研發的工程師，我深知技術落地的重要性。《機器視覺技術及應用實例詳解》這本書，無疑是我近期閱讀過的，在技術與應用結閤方麵做得最齣色的書籍之一。它並沒有像某些教材那樣，將理論講得天花亂墜，卻在實際應用方麵語焉不詳。相反，這本書的每一章都圍繞著一個或多個具體的應用場景展開，深入淺齣地剖析瞭實現這些場景所必須掌握的機器視覺技術。我特彆喜歡書中關於工業機器人視覺導航的章節，它詳細講解瞭如何利用機器視覺技術為機器人提供環境感知能力，使其能夠自主地進行路徑規劃、避障以及精確地定位抓取目標。書中對這些復雜係統的拆解和分析，讓我能夠清晰地看到，從最初的圖像采集，到特徵提取，再到三維重建，最後到路徑規劃，每一個環節是如何協同工作的。而且，書中在講解技術原理時，還會穿插一些實際項目中的挑戰和解決方案，例如，在強光或弱光環境下如何保證視覺係統的魯棒性，如何處理遮擋和模糊等問題。這些經驗性的分享，對於我們這些實際從事工程開發的人員來說，價值巨大。我從中獲得瞭很多啓發，也對我們在下一代産品中引入更先進的機器視覺技術有瞭更堅定的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是“厚重感”和“實用性”。厚重感來自於其對機器視覺領域知識體係的全麵覆蓋，從基礎的圖像處理算法，到高級的深度學習模型，再到各種具體的應用場景，幾乎無所不包。而實用性則體現在其對每一個技術點都進行瞭深入的應用解析，並結閤瞭大量的實際案例。我尤其喜歡書中關於立體視覺和三維重建的部分，它詳細地介紹瞭如何利用多視角圖像來獲取物體的三維信息，這對於工業測量、機器人導航、虛擬現實等領域都至關重要。書中對不同算法的優缺點對比，以及在不同場景下的適用性分析，都非常有參考價值。我曾經嘗試過一些與三維重建相關的項目，但在遇到實際問題時，總是感到力不從心，而這本書提供瞭一些非常寶貴的思路和解決方案。此外，書中對各種典型應用場景的深入剖析，也讓我受益匪淺。例如，在智能交通領域，它詳細講解瞭如何利用機器視覺技術進行車牌識彆、交通流量統計、車道綫檢測等，這些都是實現智能交通的關鍵技術。這本書就像一本“百科全書”，不僅讓我學到瞭知識，更讓我看到瞭技術的實際應用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度讓我印象深刻，我是一個在圖像處理領域有一定基礎的開發者，一直想瞭解機器視覺是如何在更高級彆的任務中發揮作用的。當我翻開《機器視覺技術及應用實例詳解》時，我首先被其紮實的理論框架所吸引。它並沒有停留在錶麵的概念介紹，而是深入剖析瞭各種核心算法的原理，例如SIFT、SURF、ORB等特徵點檢測算法，它們各自的優缺點，以及在不同場景下的適用性。書中對相機模型、標定、立體視覺等關鍵技術也做瞭詳盡的闡述，這對於理解三維重建和距離測量至關重要。更難得的是，作者在講解這些復雜算法時，往往會提供清晰的數學推導過程，但又不會讓讀者感到枯燥乏味，而是巧妙地將理論與實際應用聯係起來。我特彆喜歡書中關於目標檢測部分的講解，從傳統的Haar特徵、HOG特徵到深度學習時代的Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型，都有詳細的介紹和對比分析。這讓我能夠清晰地看到技術發展的脈絡，理解為什麼深度學習方法在近年來取得瞭如此顯著的突破。書中還提供瞭一些代碼示例和僞代碼，雖然不是完整的可執行程序，但足以幫助讀者理解算法的實現細節，為進一步的實踐提供瞭良好的起點。我發現，這本書不僅僅是技術手冊，更像是一本引導讀者進行深度思考的百科全書，它激發瞭我對機器視覺更深層次的探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀《機器視覺技術及應用實例詳解》之前，我對機器視覺的理解僅限於一些新聞報道或者科幻電影中的片段，覺得它離普通人很遙遠。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它以一種非常接地氣的方式，將深奧的技術原理娓娓道來，並穿插瞭大量生動翔實的案例。我看到瞭機器視覺在自動駕駛汽車上的應用，如何識彆紅綠燈、行人、障礙物，確保行車安全；在智能安防領域，如何進行人臉識彆、行為分析，提高公共安全水平；在智能製造領域，如何實現産品缺陷的自動化檢測，提高生産效率。這些案例都讓我感受到，機器視覺技術已經不再是實驗室裏的概念，而是已經實實在在地融入瞭我們的生活，並正在改變著世界。更重要的是，書中對每個應用場景的分析都非常深入，它會告訴你，在實現某個功能時，需要剋服哪些技術難點，采用瞭哪些關鍵技術，以及這些技術是如何協同工作的。例如，在講解目標檢測時，它會從傳統的基於模闆匹配的方法，講到基於特徵提取的方法，再到如今流行的深度學習方法，讓你清晰地看到技術發展的演進過程。這種深入的講解，讓我不僅瞭解瞭“是什麼”，更理解瞭“為什麼”和“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，很多技術書籍在介紹某個技術時，都傾嚮於隻描述該技術本身，而忽略瞭它在整個係統中的作用。《機器視覺技術及應用實例詳解》這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有孤立地講解每一個技術點，而是將它們置於一個大的應用框架下進行闡述。例如，在講解圖像分割技術時，它不僅僅告訴你如何進行圖像分割，而是會結閤一個實際的應用場景，比如在醫學影像中，如何分割齣腫瘤區域，以及為什麼需要進行圖像分割，以及分割後的結果如何用於後續的診斷。這種“係統化”的講解方式，讓我能夠更好地理解每一個技術的作用和價值。書中列舉的應用案例也非常豐富多樣，涵蓋瞭我們生活中可能遇到或已經遇到的各種場景。從早期的工業自動化，到如今的智能安防、自動駕駛，再到一些更前沿的領域，如虛擬現實、增強現實，書中都給齣瞭詳實的介紹。讓我印象深刻的是，書中對人臉識彆和行為分析的講解，不僅僅是介紹瞭算法模型，還深入探討瞭其在安防監控、身份認證等方麵的具體應用，以及相關的倫理和隱私問題。這種對技術進行全麵審視的態度，讓我覺得作者不僅是一位技術專傢，更是一位有遠見的思考者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能技術發展趨勢比較關注的普通愛好者，一直對“看得見”的AI充滿瞭好奇。市麵上關於AI的書籍很多，但大多側重於深度學習的理論模型，或者隻是泛泛而談。而《機器視覺技術及應用實例詳解》則讓我眼前一亮。它非常精準地抓住瞭“視覺”這個關鍵點，並將其與人工智能的強大能力結閤。書中對機器視覺的定義、發展曆程、核心技術進行瞭清晰的梳理，讓我對這個領域有瞭係統的認知。然後，它就如同剝洋蔥一樣，一層層地深入到各種具體的應用中。我看到瞭機器視覺在自動駕駛汽車上的應用，是如何識彆行人、車輛、交通標誌，保障行車安全；在智能傢居領域，是如何通過人臉識彆來個性化服務，或者通過手勢識彆來控製傢電設備；在娛樂産業，是如何實現增強現實（AR）和虛擬現實（VR）的沉浸式體驗。這些應用場景的描述都非常貼閤生活，讓我能夠真切地感受到機器視覺技術如何改變我們的生活方式。書中對技術細節的講解也非常到位，但又不會過於晦澀。它會告訴你，在實現某個功能時，需要用到哪些關鍵技術，例如，在物體跟蹤中，可能需要用到卡爾曼濾波器、粒子濾波器等，而這些技術又是如何工作的。這種將理論與實際應用相結閤的方式，讓我不僅理解瞭“是什麼”，更理解瞭“為什麼”和“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初選擇這本書，主要還是看中瞭“應用實例詳解”這幾個字。我是一個對技術應用場景非常感興趣的人，比起純理論，我更喜歡看到技術是如何落地，解決實際問題的。這本書完全滿足瞭我的期待。《機器視覺技術及應用實例詳解》在這一點上做得非常齣色，書中列舉瞭非常多各行各業的實際應用案例，而且不僅僅是簡單地羅列，而是對每個案例都進行瞭深入的剖析。比如，在智能交通領域，它詳細講解瞭如何利用機器視覺技術實現車牌識彆、交通流量統計、違章行為檢測等；在工業製造領域，它展示瞭如何利用機器視覺進行尺寸測量、錶麵缺陷檢測、零部件裝配引導等，這些都是直接關乎生産效率和産品質量的關鍵環節。書中對每個應用場景的描述都非常具體，從麵臨的問題，到采用的機器視覺技術，再到具體的實現方法和取得的效果，都有條理地展現齣來。我印象最深刻的是關於醫療影像分析的案例，比如如何利用機器視覺輔助診斷癌癥、識彆眼底病變等，這些應用不僅展示瞭技術的強大，更體現瞭技術對人類健康福祉的積極影響。通過這些鮮活的例子，我能夠更直觀地感受到機器視覺技術在現實世界中的價值，也激發瞭我思考未來可能齣現的更多創新應用。這本書就像一個寶藏，不斷為我提供新的靈感和啓示。

評分☆☆☆☆☆

內容新，對科研有幫助，就是價格再少一些吧！

評分☆☆☆☆☆

書內容豐富，質量很好，送貨速度快

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，剛看一點

評分☆☆☆☆☆

很好，很實用的一本書，自學入門，強烈推薦。

評分☆☆☆☆☆

還不錯。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，很好，很給力

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

趁著京東搞活動，囤些好書好好學習

評分☆☆☆☆☆

蠻好的