包邮 图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）杨高科 机器视觉系统构建开发设计技术书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨高科 著

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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302496410

商品编码：28102855992

《精通现代图像识别技术：从原理到实战》 内容概述： 本书深入剖析了现代图像识别技术的底层原理、核心算法以及在实际应用中的落地方法。我们不局限于某一特定软件平台，而是致力于构建一个普适性的技术知识体系，帮助读者掌握图像识别领域的核心能力。本书将带领您穿越图像数据的迷人世界，从最基本的像素级操作，到复杂的多模态信息融合，再到前沿的深度学习模型，为您构建一个全面而深刻的认知框架。 第一章：图像基础与预处理 本章将为您揭示数字图像的本质。我们将从像素、灰度、颜色空间（如RGB、HSV、YUV）等基本概念入手，讲解图像在计算机中是如何表示和存储的。您将学习到各种图像文件格式（BMP, JPEG, PNG, TIFF等）的特点及其适用场景。 随后，我们将重点介绍图像预处理技术，这是任何图像识别任务成功的基础。您将掌握： 几何变换： 包括平移、旋转、缩放、裁剪、仿射变换、透视变换等，理解这些变换如何改变图像的空间关系，以及在图像配准、校正中的应用。 灰度变换： 学习直方图均衡化、对比度拉伸、伽马校正等方法，如何增强图像的视觉质量，突出细节，克服光照不均等问题。 滤波与平滑： 掌握多种滤波器的原理和应用，如高斯滤波、均值滤波、中值滤波，用于降噪、去除椒盐噪声，以及保护图像边缘。 边缘检测： 深入理解Canny、Sobel、Laplacian等经典边缘检测算法的数学原理，以及它们在目标轮廓提取中的作用。 形态学操作： 学习腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，理解它们如何用于去除小噪声、连接断开的物体、分离粘连的物体等。 第二章：特征提取与描述 图像识别的关键在于从原始像素中提取有意义的特征。本章将带您领略特征工程的艺术： 局部特征描述子： 深入探讨SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典局部特征提取算法的原理。您将理解特征点的检测、描述符的生成，以及它们在图像匹配、目标跟踪中的强大威力。 全局特征提取： 介绍颜色直方图、纹理特征（如LBP、GLCM）、形状特征等全局特征的计算方法，以及它们在图像检索、场景分类中的应用。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）： 详细解析HOG特征的构建过程，理解其如何捕捉物体边缘的方向信息，以及在行人检测等领域的成功应用。 基于深度学习的特征提取： 概述卷积神经网络（CNN）如何自动学习层次化的图像特征，从低级的边缘、纹理到高级的形状、语义信息，为后续的分类、识别任务奠定基础。 第三章：图像分割与目标检测 将图像分解为有意义的区域，或精确定位感兴趣的目标，是图像理解的重要环节。本章将重点介绍： 阈值分割： 讲解Otsu法、自适应阈值等全局和局部阈值分割方法，以及它们在二值化图像中的应用。 区域生长与分裂合并： 介绍基于像素相似性的区域生长算法，以及如何通过分裂合并来优化分割结果。 图割（Graph Cuts）： 探讨将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，理解其在精确目标分割中的优势。 传统目标检测方法： 回顾基于滑动窗口和特征匹配的传统目标检测思路。 现代目标检测框架： 详细解析基于深度学习的目标检测算法，包括： 两阶段检测器： 如Faster R-CNN系列，理解候选区域生成（RPN）与分类回归的协同工作。 单阶段检测器： 如YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector），分析其如何实现高效的实时检测。 Anchor-free检测器： 介绍FCOS、CenterNet等不依赖预设Anchor Box的检测方法。 目标跟踪： 学习卡尔曼滤波、粒子滤波等经典跟踪算法，以及基于深度学习的跟踪方法（如Siamese网络、Transformer-based跟踪器），实现对运动目标的持续追踪。 第四章：图像分类与识别 本章聚焦于如何让计算机“看懂”图像中的内容，并将其归类： 传统分类器： 介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等经典机器学习分类器在图像分类任务中的应用。 基于深度学习的图像分类： 卷积神经网络（CNN）架构： 深入剖析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等里程碑式的CNN架构，理解其设计思想、网络结构和性能提升的关键。 迁移学习（Transfer Learning）： 讲解如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）来加速和优化新任务的分类模型，以及微调（fine-tuning）的技巧。 数据增强（Data Augmentation）： 介绍翻转、裁剪、旋转、颜色抖动等数据增强技术，如何扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。 注意力机制（Attention Mechanisms）： 探讨各种注意力机制（如SE-Net、CBAM）如何让模型聚焦于图像的重要区域，提升分类精度。 物体识别与场景识别： 结合前面章节的内容，讲解如何综合运用特征提取、目标检测和分类技术，实现对图像中特定物体的识别以及对整体场景的理解。 第五章：图像重建与增强 本章将探讨如何从受损或低质量的图像中恢复信息，以及如何提升图像的视觉表现力： 图像去模糊： 讲解多种去模糊算法的原理，包括基于盲卷积、深度学习的方法。 超分辨率重建（Super-Resolution）： 介绍传统插值方法，以及基于深度学习的SRCNN、ESPCN、EDSR等模型，如何从低分辨率图像生成高分辨率图像。 图像去噪： 结合第一章内容，深入探讨更高级的去噪算法，如BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）、基于深度学习的去噪网络。 HDR（High Dynamic Range）图像合成： 讲解如何通过多张不同曝光的图像合成具有更宽动态范围的图像。 图像修复（Image Inpainting）： 介绍如何填充图像中的缺失或损坏区域，使其看起来自然。 第六章：应用领域与案例分析 本章将把理论知识付诸实践，通过具体的应用案例展示图像识别技术的强大能力： 工业自动化： 缺陷检测、产品分拣、尺寸测量、二维码识别等。 医疗影像分析： 病灶检测、图像分割（如肿瘤区域）、辅助诊断等。 自动驾驶： 交通标志识别、车道线检测、行人与障碍物检测、场景理解等。 安防监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测等。 遥感与地理信息： 土地覆盖分类、建筑物检测、变化监测等。 内容检索与推荐： 图像搜索、相似图像查找、基于视觉的内容推荐系统。 虚拟现实与增强现实： 物体跟踪、姿态估计、三维重建等。 附录： 常用图像处理与视觉库介绍： 简要介绍OpenCV、Pillow、Scikit-image等主流的图像处理库，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架在计算机视觉领域的应用。 数学基础回顾： 简要回顾线性代数、概率论、微积分等在图像处理与机器视觉中常用到的数学概念。 本书特色： 理论与实践并重： 深入讲解算法原理，同时提供清晰的实践指导和思路。 系统性强： 构建了一个从基础到前沿的完整知识体系，帮助读者建立全局观。 面向现代技术： 重点涵盖了基于深度学习的先进技术，并紧跟行业发展趋势。 广泛的应用视野： 通过丰富的案例分析，展示图像识别技术的无限可能。 注重底层理解： 鼓励读者深入理解算法的内在机制，而非停留在API调用层面。 本书旨在为计算机科学、人工智能、自动化、电子工程等领域的学生、研究人员和工程师提供一份详实的参考指南，帮助他们掌握现代图像识别的核心技能，并能在各自的研究和开发工作中取得突破。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中受益，开启您的图像识别探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格让我感到非常困惑，它似乎在努力在学术严谨性和通俗易懂之间寻找一个平衡点，但最终的结果是两边都不沾。有时候，作者会突然跳入非常口语化的表达，比如使用一些非正式的俚语来解释一个复杂的概念，这种突兀的转变让人措手不及，极大地破坏了阅读的连贯性。而在另一些段落，它又会突然回归到那种非常古板、佶屈聱牙的学术腔调，充满了大量的被动语态和长句，使得核心思想被冗余的修饰词淹没。这种风格的巨大波动，让读者很难建立起对作者叙事节奏的信任感。读起来非常累，需要不断地在“这是在开玩笑吗？”和“这又是什么深奥的理论？”之间切换思维模式。如果说市面上的好书是导游带着你游览一个景点，那么这本书更像是拿着一张老旧的、手绘的地图，上面时而出现清晰的地标，时而又被莫名其妙的涂鸦所覆盖，让人很难确定下一步究竟该迈向何方，更别提精准抵达目的地了。

评分☆☆☆☆☆

关于“包邮”这个醒目的标签，我本以为会带来某种程度上的超值体验，至少在排版和印刷质量上应该有所保障。可惜的是，这本书的装帧和内文质量实在不敢恭维。首先，图表的清晰度是个大问题。涉及到LabVIEW的程序框图截图，许多关键的连线和图标细节模糊不清，很多时候需要反复猜测作者想要表达的是哪个VI。在解释复杂的图像增强算法时，附带的示例图例往往是低分辨率的灰度图，根本看不出算法前后的效果差异，这对于视觉类书籍来说是致命伤。更不用提那些密密麻麻的公式，很多数学符号的字体渲染效果极差，在黑白印刷下，上标和下标常常与正文混在一起，阅读体验非常糟糕。我甚至怀疑这些截图和图表是否经过了任何专业的校对流程。对于一本技术手册而言，清晰的图文是基础中的基础，这本书在这方面可以说是彻底失职了，使得原本可能还算有价值的理论内容，也因为呈现方式的拙劣而大打折扣，让人无法沉下心去深入研究。

评分☆☆☆☆☆

我对“机器视觉系统构建”这一块的期待，还包括了对不同行业应用案例的剖析，例如表面缺陷检测、尺寸测量、还是字符识别（OCR）。我希望能看到一些现实世界中遇到的挑战，以及如何运用书中学到的工具去解决它们。这本书在这方面的贡献可以说是微乎其微。它似乎停留在对标准图像处理工具箱功能的介绍层面，缺乏对实际工业场景约束条件的考量。例如，在高速生产线上，如何保证图像采集的同步性？在复杂背景下，如何训练一个足够鲁棒的模式匹配VI以应对光照变化？这些都是工程师必须面对的“硬骨头”，但书中提供的仅仅是“教科书式”的理想化处理流程。与其说它是一本面向实际应用的指南，不如说它更像是一份针对LabVIEW VDM功能的索引手册，只是排列得稍微有逻辑性一些。对于希望快速在生产线上部署解决方案的人来说，这本书提供的帮助非常有限，它更像是让你了解“能做什么”，而不是教你“如何做成”。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的另一个主要驱动力是希望了解如何“构建开发设计”一个完整的机器视觉系统。我期望书中能包含项目管理的流程、从传感器选型到光源配置的实际考量，以及系统集成的关键步骤。然而，这本书的重点似乎完全跑偏了。它花费了大约百分之八十的篇幅在纯粹的算法描述和理论推导上，剩下的百分之二十则零散地提到了LabVIEW中的一些基础函数，但这些函数的使用场景和最佳实践几乎没有涉及。例如，书中提到了目标定位的算法，却从未展示过在LabVIEW界面中，如何正确地连接数据流、处理错误集群，或者如何优化实时性能。更别提关于硬件接口的讨论了，像是工业相机（GigE Vision或USB3 Vision）的驱动如何导入LabVIEW、触发机制如何设计，这些对于系统构建至关重要的环节，书中是完全缺失的。读完后，我感觉自己像是一个只学会了如何组装发动机零件的工程师，却不知道如何把这些零件装进车架里发动起来。这本书给人一种强烈的“理论灌输”感，却极度缺乏“工程实践”的指导性文件应有的严谨和细致。

评分☆☆☆☆☆

这本号称是图像处理入门的教材，我本来是满怀期待的，毕竟名字里带了“LabVIEW”，这可是我工作中最常用的工具之一。结果翻开第一章，简直是梦魇的开始。作者似乎对初学者抱有极大的误解，上来就是一堆晦涩难懂的数学公式，什么傅里叶变换的离散表示、矩阵的奇异值分解，讲得云里雾里，根本没有图形化的解释或者实际的LabVIEW操作演示作为辅助。举个例子，讲到滤波器的设计，本该是拖拽几个VI，设置几个参数就能搞定的事情，偏偏作者用大段的文字和陌生的术语堆砌，让我这个有一定LabVIEW基础的人都感到挫败。感觉作者是把一篇篇学术论文的摘要硬塞进了教材里，完全没有考虑读者的接受曲线。如果一个读者想通过这本书快速上手用LabVIEW搭建一个实用的机器视觉系统，这本书的引导作用几乎为零，更像是一本高级数学参考手册，而且是用一种非常不友好的方式呈现的。它更像是为那些已经掌握了深厚数字图像处理理论，只是想把理论翻译成LabVIEW代码的人准备的，而不是为初学者铺路的桥梁。读完前几章，我唯一的感受就是：我需要找一本真正讲LabVIEW视觉工具包（Vision Development Module, VDM）如何操作的书籍来弥补这里的知识空白。