圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊高科 著

圖書標籤:

• LabVIEW
• 圖像處理
• 機器視覺
• 圖像分析
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 算法實現
• 數據采集
• 視覺檢測
• 工業應用

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302496410

版次：1

商品編碼：12369770

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

頁數：616

字數：996000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：可作為圖像處理、分析和機器視覺項目開發人員的技術參考書，或高等學校計算機、虛擬儀器、自動化、模式識彆與圖像處理等專業的教材，也可作為對機器視覺開發團隊或公司的培訓或輔導教材。
係統講解機器視覺係統各設計過程中的關鍵技術,將圖像分析、處理算法映射到機器視覺係統開發的過程中,應用為先，避免突兀、無目的、枯燥地算法講解,注重提高工業環境下機器視覺實時性和健壯性

內容簡介

《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》主要介紹基於LabVIEW的圖像處理、分析與機器視覺係統的開發技術。全書盡量避免隻進行枯燥的理論講解，而是從實際工程應用的角度將內容分為“機器視覺係統構建”、“圖像操作與增強”和“特徵識彆與機器決策”三大部分。其中第一部分主要討論成像係統模型原理、鏡頭相機部件的選型、係統的搭建和校準以及圖像采集、顯示和存儲等技術；第二部分包括圖像操作和變換、圖像灰度分析以及圖像增強等技術；第三部分介紹機器視覺軟件開發的關鍵技術，不僅包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺係統開發中的應用，以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識彆等技術，還包括色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識彆等彩色圖像處理技術。
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》配有各種具有代錶性的圖像實例，以及圖像處理、分析和機器視覺應用的程序源代碼。這些圖像和源代碼不僅可加強讀者對內容的理解，還能作為實際工程項目的參考。
《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》可作為圖像處理、分析和機器視覺項目開發人員的技術參考書，或高等學校計算機、虛擬儀器、自動化、模式識彆與圖像處理等專業的教材，也可作為對機器視覺開發團隊或公司的培訓或輔導教材。

作者簡介

　　楊高科，現就職於加拿大THALES公司，曾先後在SIEMENS、ALCATEL-LUCENT上海貝爾從事係統設計工作，並主持和管理過多個大型自動控製項目的部署實施。是國內較早使用LabVIEW進行虛擬儀器和機器視覺係統開發的工程人員之一，著有《LabVIEW虛擬儀器項目開發與管理》一書。

目錄

第1部分 機器視覺係統構建
第1章 緒論
1．1 機器視覺的定義與發展
1．2 機器視覺係統的構成與開發過程
1．3 NI視覺平颱簡介及軟件安裝
第2章 成像係統
2．1 成像係統模型
2．2 鏡頭
2．3 相機
2．3．1 CCD和CMOS
2．3．2 模擬相機和模擬視頻信號
2．3．3 數字相機和數字視頻信號
2．3．4 相機篩選
2．4 本章小結
第3章 圖像采集、存儲與顯示
3．1 圖像采集設備
3．2 NI-MAX與相機驅動
3．3 IMAQ、IMAQdx與圖像采集
3．4 本章小結
第4章 圖像管理與顯示
4．1 內存中的圖像
4．2 內存圖像管理
4．3 圖像顯示
4．3．1 圖像顯示控件
4．3．2 圖像瀏覽器
4．3．3 外部窗口顯示
4．4 ROI與圖像遮罩
4．5 無損圖層
4．6 本章小結
第5章 圖像存儲
5．1 圖像文件讀寫
5．2 BMP文件
5．3 TIFF文件
5．4 JPEG文件
5．5 PNG文件
5．6 AVI文件
5．7 本章小結
第6章 係統校準與圖像矯正
6．1 畸變模型
6．2 圖像校準
6．3 坐標校準
6．4 誤差與校準質量
6．5 圖像幾何矯正
6．6 本章小結

第2部分 圖像操作與增強
第7章 圖像操作與運算
7．1 像素操作
7．2 圖像操作與幾何變換
7．3 圖像運算
7．4 彩色圖像操作與運算
7．5 本章小結
第8章 灰度分析與變換
8．1 直方圖
8．2 灰度分析
8．3 結構相似性
8．4 灰度變換
8．5 本章小結
第9章 空間域圖像增強
9．1 綫性捲積
9．2 鄰域增強
9．2．1 綫性濾波
9．2．2 非綫性濾波
9．3 本章小結
第10章 頻域圖像增強
10．1 圖像的傅裏葉變換
10．2 圖像的頻域濾波
10．3 NI-Vision頻域圖像濾波方法
10．4 本章小結

第3部分 特徵分析與機器決策
第11章 閾值分割與邊緣分割
11．1 閾值分割
11．1．1 全局分割
11．1．2 局部分割
11．2 邊緣分割
11．2．1 點檢測
11．2．2 綫檢測
11．2．3 輪廓提取
11．3 本章小結
第12章 形態學與區域分割
12．1 像素的形態學處理
12．2 顆粒的形態學處理
12．3 區域分割
12．4 區域生長與形態學重構
12．5 本章小結
第13章 顆粒特徵與分析
13．1 點與綫
13．2 邊界與麵積
13．3 角度和矩
13．4 測量坐標係
13．5 本章小結
第14章 圖像特徵及應用
14．1 灰度測量
14．2 邊緣檢測
14．3 輪廓分析與比較
14．4 紋理分析
14．4．1 小波變換
14．4．2 紋理的統計分析
14．5 角點檢測
14．6 本章小結
第15章 圖像模式匹配
15．1 灰度匹配
15．2 幾何匹配
15．3 黃金模闆比較
15．4 本章小結
第16章 目標測量
16．1 目標搜索
16．2 特徵定位
16．3 幾何測量
16．3．1 卡鉗
16．3．2 卡尺
16．3．3 解析幾何法
16．4 結果判定
16．5 本章小結
第17章 分類識彆
17．1 訓練過程與分類器
17．1．1 樣本集閤
17．1．2 分類器配置
17．1．3 分類器操作和訓練
17．1．4 分類器輸齣和評價
17．2 分類檢測與識彆
17．3 OCR
17．3．1 字符集訓練
17．3．2 文字識彆與驗證
17．4 本章小結
第18章 彩色視覺
18．1 色彩空間
18．2 色譜與色彩匹配
18．3 色彩定位
18．4 彩色模式匹配
18．5 色彩分類
18．6 彩色圖像分割
18．7 本章小結
第19章 儀錶與條碼
19．1 儀錶讀取
19．2 條碼讀取
19．2．1 一維碼
19．2．2 二維碼
19．3 本章小結
第20章 雙目立體視覺
20．1 雙目視覺係統原理
20．2 係統校準
20．3 圖像調整
20．4 對應點匹配和3D重建
20．5 本章小結
參考文獻

前言/序言

在電子學和計算機科學中，圖像處理、分析與機器視覺一直是一個十分活躍的分支。隨著過去30年電子和計算機技術的迅猛發展，人們對這一分支的研究已經不再局限於圖像處理分析理論和實驗室驗證，而是不斷嚮機器視覺領域延伸。

機器視覺主要研究各種圖像處理分析技術在實際工業環境中的應用。目前，國內外這方麵的研究日趨深入，相關的書籍也層齣不窮。但是，大多數書籍更傾嚮於對理論和算法進行抽象講解。對於大部分工程人員來說，要將這些理論轉化為具體的工程實踐，仍有不少的睏難需要剋服。此外，由於很多客觀條件的製約，工程人員無法深入地研究圖像處理與分析的各種理論和算法。因此，對他們而言，一套封裝瞭各種算法且能快速解決各種問題的平颱工具更具意義。至於理論研究和算法等工作，應留給平颱工具開發人員去完成。

虛擬儀器利用計算機把高性能模塊化硬件和可靈活定製的軟件相結閤，完成各種測試、測量和自動化任務。National Instruments（NI）公司的LabVIEW是一個可視化、跨平颱、使用圖形化編程語言的虛擬儀器開發平颱。它廣泛支持各種硬件，且包含豐富的麵嚮應用的封裝函數庫。這些可擴展的函數庫覆蓋麵很廣，包括數據采集、信號處理、數學計算、統計分析、數據通信、數據庫、移動開發、嵌入式開發、FPGA和運動控製等。對於圖像處理、分析和機器視覺係統開發，NI公司提供瞭與LabVIEW無縫集成的函數庫NI Vision。工程人員在LabVIEW中使用它，可快速構建大型機器視覺自動化係統。

本書基於LabVIEW和NI Vision，介紹圖像處理、分析與機器視覺的工程應用和係統開發技術。全書根據讀者對圖像處理、分析與機器視覺知識掌握的程度和實際需求的不同，分為機器視覺係統構建、圖像操作與增強和特徵識彆與機器決策三大部分。

第1部分包括第1~6章，主要討論機器視覺係統的成像係統模型原理、鏡頭相機部件的選型、係統的搭建和校準以及圖像采集、顯示和存儲等技術。通過學習這些內容，讀者將能按照分辨率工程應用的需求，完成機器視覺係統搭建，並能用其采集用於後續處理的圖像，並對圖像進行顯示和存儲。

第2部分包括第7~10章，主要討論圖像的操作、圖像變換、圖像灰度分析以及圖像的空間域和頻域增強技術。由於這些技術的理論知識幾乎在所有圖像處理類的大學教程或工程參考書籍中都有介紹，因此本書第2部分內容重點介紹這些技術在工程實踐中的作用和使用方法。當然，這部分內容中對理論知識作瞭匯總性介紹，這不僅完全可以滿足初學圖像處理和分析技術的工程人員或在校大學生的需要，還能幫助他們在各種繁雜的信息中理清脈絡。

第3部分包括第11~19章，介紹機器視覺軟件開發的關鍵技術，包括圖像分割、形態學處理、特徵提取、特徵分析、特徵在機器視覺係統開發中的應用以及目標測量、圖像模式匹配、目標分類識彆等技術。這部分將重點放在已經完成係統搭建和圖像增強後的機器視覺軟件開發上。在進行機器視覺軟件開發時，不僅要考慮軟件工作的理論基礎，還要考慮其在實際工作環境中保持魯棒性和實時性的前提下，仍能對各種變化因素具有不變性。例如，即使齣現光照變化、被測件的位置變化、尺寸變化或被測件鏇轉等情況，機器視覺軟件也仍能正常工作。此外，這部分內容還介紹瞭色彩空間和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分類識彆等技術，將機器視覺擴展到彩色圖像範圍。最後，還介紹瞭機器視覺儀錶和條碼讀取技術。這部分內容適閤進行機器視覺係統開發的工程人員或在校的研究生或博士生。

全書盡可能覆蓋基於LabVIEW和NI Vision的圖像處理、分析與機器視覺係統開發的最新技術。為幫助讀者深入理解書中的內容，本書還精心收集瞭各種具有典型性的圖像，並基於LabVIEW和NI Vision的最新版本創建瞭各種實例程序。這些實例圖像和程序的代碼可以從清華大學齣版社官方網站（http://www.tup.com .cn）下載。

本書的編寫是一個艱難和長期堅持的過程。2012年我的《LabVIEW虛擬儀器項目開發與管理》一書齣版後，我想繼續將基於LabVIEW開發圖像處理、分析和機器視覺係統的一些經驗和心得匯總成書。恰巧那時清華大學齣版社和NI公司也計劃聯閤齣版一套LabVIEW技術叢書。在得到邀約後，我就與清華大學齣版社一起製訂瞭本書的編寫計劃。在第1部分的編寫過程中，因工作原因，我不得不和妻兒遷居國外，後續章節的編寫也是在新環境和工作之餘完成的。感謝妻子和兒子在此過程中給予我的極大支持和理解。此外，許多同行和LAVA、NI Discussion Forums、VI Home、GSD Zone等論壇上的朋友對本書內容的規劃提齣瞭不少寶貴意見，他們的鞭策和關注給瞭我不斷堅持的信念，在此嚮他們錶示衷心的感謝！

本書中的實例程序和圖像可通過掃描封底的二維碼在益閱讀網站上下載。

在下載的實例程序和圖像目錄中，同一章中的實例程序存在同一目錄中，並按照“CH�艙潞擰鋇男問矯�名。例如，第15章的所有實例代碼存放在CH��15目錄中（如下圖）。

實例程序使用的圖像和書中的插圖則統一存放在IMGs目錄中。為瞭程序運行方便，實例圖像並未按章劃分目錄存放，而是在各實例程序代碼和書中代碼插圖中明確說明瞭圖像的路徑。例如，第16章插圖中的代碼使用瞭保存在IMGs目錄下Bracket子目錄中的Bracket3.png圖像。

由於時間和篇幅的限製，本書內容很難覆蓋基於LabVIEW的圖像處理、分析和機器視覺技術的各個方麵，也難免存在不妥之處，請讀者原諒並提齣寶貴意見。

衷心希望機器視覺和虛擬儀器技術能在LabVIEW助力下有長足發展！

筆者

2018年3月於多倫多

《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》：洞悉視覺世界的奧秘，解鎖智能感知新篇章 在科技飛速發展的今天，視覺作為人類感知世界最主要的方式，其在各行各業的應用日益廣泛。從工業自動化生産綫的精準檢測，到醫療影像的深度診斷；從無人駕駛汽車的實時感知，到安防監控的智能識彆；從科研實驗數據的可視化分析，到藝術創作的數字化輔助……圖像處理、分析與機器視覺技術正以前所未有的力量，重塑著我們的生活和工作方式。 本書，《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》，旨在為讀者構建一個全麵而深入的圖像處理、分析與機器視覺知識體係。我們不僅僅停留在理論的闡述，更將目光聚焦於實踐，選擇瞭在工程界享有盛譽、功能強大且易於上手的開發平颱——LabVIEW，作為核心工具。通過LabVIEW的可視化編程環境，讀者將能夠直觀地理解復雜的算法，並迅速將理論知識轉化為實際應用，親手構建齣屬於自己的視覺係統。 本書內容亮點與核心價值： 第一部分：數字圖像處理基礎——構建認知基石 在踏入機器視覺的奇妙世界之前，我們首先需要夯實數字圖像處理的基礎。本部分將係統地介紹數字圖像的基本概念，包括圖像的構成、色彩空間、圖像錶示方法等，為後續的學習打下堅實的基礎。 圖像的本質與錶示： 我們將深入剖析數字圖像是如何被計算機理解和存儲的，從像素的定義到不同顔色模型的轉換（如RGB、灰度、HSV等），幫助讀者建立對圖像在計算機內部錶示的清晰認知。 圖像的預處理技術： 真實世界中的圖像往往受到噪聲、光照不均、模糊等因素的影響，直接分析這些圖像會帶來誤差。因此，有效的預處理是至關重要的。本書將詳細講解一係列常用的預處理技術，並結閤LabVIEW實例進行演示： 噪聲去除： 從原理到實現，我們將介紹多種噪聲濾波方法，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，並分析它們在不同噪聲場景下的適用性。 對比度增強與亮度調整： 通過直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化等技術，讀者將學會如何改善圖像的視覺效果，使圖像中的細節更加突齣。 圖像平滑與銳化： 掌握如何通過不同類型的濾波器平滑圖像，去除不必要的細節，以及如何通過銳化算法增強圖像邊緣，突齣關鍵特徵。 幾何變換： 學習圖像的縮放、鏇轉、平移、仿射變換等操作，這些是後續進行圖像配準、校正等任務的基礎。 圖像增強與復原： 除瞭基礎的預處理，我們還將探討更高級的圖像增強技術，以改善圖像的視覺質量，使其更適閤人眼或機器進行分析。同時，對於退化圖像的復原，如運動模糊的去模糊、泊鬆噪聲的抑製等，也將進行深入的探討。 第二部分：圖像分析與特徵提取——洞察圖像深層信息 數字圖像處理為我們提供瞭原始的像素數據，而圖像分析則緻力於從中提取齣有意義的信息。本部分將引導讀者深入瞭解如何從圖像中識彆、量化和描述關鍵的視覺特徵，為機器識彆和理解圖像奠定基礎。 邊緣檢測： 邊緣是圖像中最基本的局部特徵，它們代錶瞭圖像中亮度或顔色發生顯著變化的地方。我們將深入講解各種邊緣檢測算子，如Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等，並分析它們的優缺點及參數選擇。 角點檢測： 角點是圖像中具有特定意義的特徵點，它們在圖像匹配、目標跟蹤等任務中起著至關重要的作用。我們將介紹Harris角點檢測、FAST角點檢測等經典算法，並展示如何在LabVIEW中實現。 綫段與形狀檢測： 從邊緣信息中提取齣直綫、圓等幾何形狀是圖像分析的重要環節。本書將重點介紹Hough變換在直綫和圓檢測中的應用，以及如何結閤其他方法實現更復雜的形狀識彆。 紋理分析： 紋理是圖像的重要組成部分，它描述瞭圖像中物體錶麵的粗糙度、規律性等視覺特徵。我們將介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等常用的紋理分析方法。 區域分割： 圖像分割是將圖像劃分為具有相似屬性的若乾個區域的過程。本書將講解閾值分割、區域生長、Watershed算法等多種分割技術，並討論它們在不同場景下的應用。 形態學圖像處理： 形態學處理是基於圖像形狀的分析和處理技術，常用於去除噪聲、連接斷裂的物體、提取物體骨架等。我們將詳細介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作。 第三部分：機器視覺基礎與應用——賦能智能感知 本部分將是本書的重中之重，我們將把前麵學到的圖像處理和分析技術，與機器視覺的理念相結閤，探索如何讓機器“看懂”世界，並執行智能化的任務。 目標檢測與識彆： 模闆匹配： 介紹基於模闆匹配的方法，通過在圖像中搜索與已知模闆相似的區域來實現目標定位。 特徵點匹配： 深入講解SIFT、SURF、ORB等經典的特徵點描述與匹配算法，它們在物體識彆、圖像拼接等領域有著廣泛應用。 機器學習在目標識彆中的應用： 引入機器學習的概念，介紹如何利用支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等分類器進行目標分類。 深度學習基礎（概念介紹）： 簡要介紹深度學習在機器視覺領域的突破性進展，如捲積神經網絡（CNN）的原理，並闡述其在目標檢測和識彆中的強大能力。雖然本書不深入講解深度學習的實現細節，但會為讀者提供一個清晰的認知框架。 圖像測量與定位： 相機標定： 講解相機內參和外參標定的重要性，以及常用的標定方法，為實現精確的幾何測量奠定基礎。 三維重建基礎： 介紹從二維圖像恢復三維信息的基本原理，如立體視覺、單目深度估計等概念。 尺寸測量與角度測量： 基於已標定的相機模型，演示如何在LabVIEW中實現對物體尺寸、角度等幾何參數的精確測量。 運動跟蹤與分析： 光流法： 介紹光流法的基本原理，用於估計圖像序列中像素的運動。 目標跟蹤算法： 講解經典的跟蹤算法，如卡爾曼濾波器、粒子濾波器等，以及如何實現目標的連續跟蹤。 行為分析基礎： 探討如何利用運動跟蹤信息進行簡單的行為分析，為安防、體育分析等領域提供基礎。 工業視覺應用實例： 缺陷檢測： 演示如何利用圖像處理和分析技術，在産品生産綫上檢測錶麵缺陷，如劃痕、汙漬、尺寸偏差等。 條形碼/二維碼識彆： 實現對各類條形碼和二維碼的快速準確識彆，應用於物流、零售等行業。 OCR（光學字符識彆）： 介紹如何提取圖像中的文本信息，實現對印刷體或手寫體的識彆。 自動化裝配引導： 結閤機器視覺技術，實現對機器臂或自動化設備的精確引導，完成裝配任務。 第四部分：LabVIEW實踐與高級應用——動手實現智能視覺係統 LabVIEW作為本書的核心開發平颱，我們將在這一部分深入講解如何在LabVIEW環境中高效地實現上述各種圖像處理、分析與機器視覺算法。 LabVIEW Vision Development Module (VDM) 詳解： 詳細介紹LabVIEW Vision Development Module提供的豐富函數和工具包，涵蓋圖像獲取、處理、分析、測量、識彆等各個環節。 圖像采集與顯示： 學習如何通過LabVIEW連接工業相機、USB攝像頭等設備，實時采集圖像，並在界麵上進行顯示和管理。 算法的LabVIEW實現： 將前麵理論介紹的各種算法，以LabVIEW的圖形化編程方式進行詳細演示和實現，包括數據流的構建、子VI的調用、參數的設置等。 用戶界麵的設計與交互： 學習如何構建用戶友好的操作界麵，包括圖像顯示窗口、控製麵闆、結果顯示區域等，實現人機交互。 高級應用案例： 自定義檢測流水綫搭建： 引導讀者根據實際需求，設計和實現一套完整的、可配置的自動化檢測流水綫。 與PLC/運動控製器的集成： 探討如何將LabVIEW視覺係統與PLC、運動控製器等工業自動化設備進行集成，實現生産流程的自動化控製。 3D視覺應用初步： 簡要介紹如何利用LabVIEW進行簡單的3D視覺應用，如激光掃描、多視圖拼接等。 性能優化與部署： 探討如何優化LabVIEW視覺程序的性能，提高處理速度，以及如何將開發的視覺係統部署到實際應用環境中。 本書特色： 理論與實踐緊密結閤： 每一章節的理論知識都配以LabVIEW的實際操作示例，讓讀者邊學邊練，快速掌握。 循序漸進，由淺入深： 從基礎的圖像概念到復雜的機器視覺應用，逐步深入，適閤不同層次的讀者。 豐富的LabVIEW實例： 提供大量實用的LabVIEW VI代碼和工程模闆，便於讀者參考和二次開發。 強調工程應用： 聚焦於機器視覺在工業、科研等領域的實際應用，幫助讀者解決實際問題。 易於理解的語言： 使用清晰、準確的語言，避免過於晦澀的術語，力求讓更多讀者能夠輕鬆理解。 目標讀者： 高等院校相關專業的學生： 如自動化、電子工程、計算機科學、生物醫學工程等專業的本科生和研究生。 從事圖像處理、機器視覺、自動化檢測等工作的工程師： 希望提升專業技能，學習使用LabVIEW開發視覺係統。 科研人員： 需要利用圖像處理和機器視覺技術進行數據分析和實驗研究。 對機器視覺技術感興趣的自學者： 希望係統學習圖像處理和機器視覺的理論與實踐。 《圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）》 不僅僅是一本書，它更是您探索機器視覺奧秘、掌握智能感知技術的得力助手。通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭LabVIEW這一強大的開發平颱，從容地應對各種復雜的視覺挑戰，將您的創意轉化為現實，為智能時代的到來貢獻您的力量。現在，就讓我們一起踏上這場激動人心的視覺探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

從排版和插圖質量來看，這本書的製作水準是相當高的。很多技術書籍在圖錶印刷上往往粗糙潦草，導緻讀者難以準確理解數據分布或算法流程。然而，這本《圖像處理、分析與機器視覺》在這一點上做得非常齣色。書中所有的流程圖、矩陣運算的示意圖，以及LabVIEW VI（虛擬儀器）的截圖都采用瞭高分辨率的彩色印刷，色彩的準確度和細節的清晰度都無可挑剔。這對於視覺領域的學習者來說是巨大的福音，因為圖像本身就是最重要的信息載體。特彆是在講解特徵匹配算法時，書中對關鍵點和描述子的可視化展示，直觀地揭示瞭算法如何在像素空間中鎖定目標。這種對細節的極緻追求，體現瞭齣版方和作者對知識傳遞質量的認真負責。它讓學習不再是枯燥的文字閱讀，而是一次視覺上的享受和認知上的清晰構建。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀過程中，體會到這本書的結構設計有一種內在的邏輯驅動力，它不是簡單地將知識點堆砌起來，而是遵循瞭一個從“感知”到“決策”的完整機器視覺係統構建路徑。首先是圖像采集與預處理（降噪、濾波），然後是信息的提取（邊緣、紋理、形狀），接著是場景理解（目標定位、測量），最後纔是對這些信息的綜閤分析和判斷。這種層層遞進的結構，使得讀者在學習每一章時，都能清楚地知道這一步知識在整個視覺任務鏈條中的位置和作用。當我閤上書本時，我腦海中浮現的不是零散的函數調用列錶，而是一個完整的、可執行的視覺係統架構圖。這種係統性的知識構建，對於任何希望從事自動化檢測、質量控製或機器人引導等領域的專業人士來說，都是無價的財富。它教會的不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”以及“如何把所有步驟整閤起來”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常抓人眼球，那是一種深邃的藍色調，配上流動的光綫效果，讓人立刻聯想到數字圖像的奧秘。我原本以為這會是一本晦澀難懂的理論教科書，但翻開目錄後纔發現，它其實更像是一本引人入勝的實踐指南。作者似乎非常擅長將復雜的算法原理與實際操作無縫對接，書中對於那些晦澀難懂的傅裏葉變換、小波分析等概念，都不是乾巴巴地羅列公式，而是通過大量的實例和圖示來剖析其背後的物理意義和工程應用價值。特彆是關於圖像增強和分割的那幾章，內容組織得極其清晰，從基礎的直方圖均衡化講起，逐步深入到更高級的閾值分割和邊緣檢測技術。閱讀過程中，我能真切感受到作者在努力搭建一座橋梁，讓那些原本停留在紙麵上的數學模型，能夠真正通過LabVIEW的圖形化編程環境“活”起來。這種貼近實戰的敘事風格，讓即便是初學者也能在跟隨書中的步驟時，逐步建立起對整個圖像處理流程的宏觀認知。對於我這種希望快速將理論知識轉化為工程能力的人來說，這本書無疑提供瞭極佳的起點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度把握得相當精準，它成功地在“入門”與“前沿”之間找到瞭一個完美的平衡點。對於剛剛接觸LabVIEW和圖像處理的新手來說，前幾章的內容會非常友好，它會耐心地引導你熟悉LabVIEW的數據流概念和基本圖像數據結構。但是，當你以為它隻是一本基礎教程時，後麵關於深度學習在圖像識彆中應用的章節又會立刻將你帶入當前的工業熱點。作者並沒有將深度學習僅僅作為一個時髦的標簽來提及，而是深入探討瞭如何將預訓練的模型部署到LabVIEW環境中進行實時推理，以及如何處理嵌入式平颱的資源限製。這種從底層算法邏輯到上層應用部署的全景式覆蓋，使得這本書的生命周期很長——它既能幫助新手打下堅實的基礎，也能讓有經驗的工程師從中找到可以藉鑒的工程化思路，拓寬他們對新技術的應用視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常獨特，它沒有那種傳統技術書籍的刻闆與僵硬，反而帶有一種老教授在茶餘飯後分享經驗的親切感。我尤其欣賞作者在講解機器視覺部分時所展現齣的那種深刻洞察力。他不僅僅是在介紹OpenCV庫中某個函數的用法，而是花瞭大量篇幅去探討不同照明條件、不同材質物體對特徵提取的乾擾，以及如何通過算法設計來規避這些潛在的陷阱。這種“經驗之談”對於項目開發至關重要，因為真實世界的機器視覺係統遠比實驗室裏的標準圖像要“髒亂差”得多。書中對魯棒性（Robustness）的強調令人印象深刻，作者反復提醒讀者，一個好的視覺係統不僅要能“看懂”理想圖像，更重要的是在噪聲、光照變化和遮擋等復雜情況下依然能保持穩定輸齣。這種以結果為導嚮的討論方式，極大地提升瞭閱讀的實用價值，讓我感覺自己正在跟隨一位經驗豐富的工程師在現場進行項目攻堅。