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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302496410

商品编码：28113771026

图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW） 9787302496410 

机器视觉自动检测技术    9787122176820

图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解，而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统构建”、“图像操作与增强”和“特征识别与机器决策”三大部分。其中一部分主要讨论成像系统模型原理、镜头相机部件的选型、系统的搭建和校准以及图像采集、显示和存储等技术；二部分包括图像操作和变换、图像灰度分析以及图像增强等技术；三部分介绍机器视觉软件开发的关键技术，不仅包括图像分割、形态学处理、特征提取、特征分析、特征在机器视觉系统开发中的应用，以及目标测量、图像模式匹配、目标分类识别等技术，还包括色彩空间和色彩匹配、色彩定位、彩色模式匹配以及色彩分类识别等彩色图像处理技术。

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》配有各种具有代表性的图像实例，以及图像处理、分析和机器视觉应用的程序源代码。这些图像和源代码不仅可加强读者对内容的理解，还能作为实际工程项目的参考。

《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》可作为图像处理、分析和机器视觉项目开发人员的技术参考书，或高等学校计算机、虚拟仪器、自动化、模式识别与图像处理等专业的教材，也可作为对机器视觉开发团队或公司的培训或辅导教材。

1部分机器视觉系统构建

1章绪论

1.1机器视觉的定义与发展

1.2机器视觉系统的构成与开发过程

1.3NI视觉平台简介及软件安装

2章成像系统

2.1成像系统模型

2.2镜头

2.3相机

2.3.1CCD和CMOS

2.3.2模拟相机和模拟视频信号

2.3.3数字相机和数字视频信号

2.3.4相机筛选

2.4本章小结

3章图像采集、存储与显示

3.1图像采集设备

3.2NI�睲AX与相机驱动

3.3IMAQ、IMAQdx与图像采集

3.4本章小结

4章图像管理与显示

4.1内存中的图像

4.2内存图像管理

4.3图像显示

4.3.1图像显示控件

4.3.2图像浏览器

4.3.3外部窗口显示

4.4ROI与图像遮罩

4.5无损图层

4.6本章小结

5章图像存储

5.1图像文件读写

5.2BMP文件

5.3TIFF文件

5.4JPEG文件

5.5PNG文件

5.6AVI文件

5.7本章小结

6章系统校准与图像矫正

6.1畸变模型

6.2图像校准

6.3坐标校准

6.4误差与校准质量

6.5图像几何矫正

6.6本章小结

2部分图像操作与增强

7章图像操作与运算

7.1像素操作

7.2图像操作与几何变换

7.3图像运算

7.4彩色图像操作与运算

7.5本章小结

8章灰度分析与变换

8.1直方图

8.2灰度分析

8.3结构相似性

8.4灰度变换

8.5本章小结

9章空间域图像增强

9.1线性卷积

9.2邻域增强

9.2.1线性滤波

9.2.2非线性滤波

9.3本章小结

10章频域图像增强

10．1图像的傅里叶变换

10.2图像的频域滤波

10.3NI Vision频域图像滤波方法

10.4本章小结

3部分特征分析与机器决策

11章阈值分割与边缘分割

11.1阈值分割

11．1．1全局分割

11．1．2局部分割

11.2边缘分割

11．2．1点检测

11．2．2线检测

11．2．3轮廓提取

11.3本章小结

12章形态学与区域分割

12.1像素的形态学处理

12.2颗粒的形态学处理

12.3区域分割

12.4区域生长与形态学重构

12.5本章小结

13章颗粒特征与分析

13.1点与线

13.2边界与面积

13.3角度和矩

13.4测量坐标系

13.5本章小结

14章图像特征及应用

14.1灰度测量

14.2边缘检测

14.3轮廓分析与比较

14.4纹理分析

14.4.1小波变换

14.4.2纹理的统计分析

14.5角点检测

14.6本章小结

15章图像模式匹配

15.1灰度匹配

15.2几何匹配

15.3黄金模板比较

15.4本章小结

16章目标测量

16.1目标搜索

16.2特征定位

16.3几何测量

16.3.1卡钳

16.3.2卡尺

16.3.3解析几何法

16.4结果判定

16.5本章小结

17章分类识别

17.1训练过程与分类器

17.1.1样本集合

17.1.2分类器配置

17.1.3分类器操作和训练

17.1.4分类器输出和评价

17.2分类检测与识别

17.3OCR

17.3.1字符集训练

17.3.2文字识别与验证

17.4本章小结

18章彩色视觉

18.1色彩空间

18.2色谱与色彩匹配

18.3色彩定位

18.4彩色模式匹配

18.5色彩分类

18.6彩色图像分割

18.7本章小结

19章仪表与条码

19.1仪表读取

19.2条码读取

19．2．1一维码

19．2．2二维码

19．3本章小结

20章双目立体视觉

20.1双目视觉系统原理

20.2系统校准

20.3图像调整

20.4对应点匹配和3D重建

20.5本章小结

参考文献 

机器视觉自动检测技术

《机器视觉自动检测技术》提出了网络化多目视觉在线快速检测理论与系统，系统地介绍了机器视觉自动检测领域的知识和技术。本书共分为六章。1章讲述数字图像与机器视觉技术的发展历程、发展趋势和前景。第2章讲述机器视觉系统的硬件构成，包括相机的分类及主要特性参数、光学镜头的原理与选型、图像采集卡的原理及种类、图像数据的传输方式等。第3章讲述机器视觉成像技术，内容包括工业环境下的灰度照明技术和彩色照明技术，以及LED照明设计技术和三维视觉成像技术。第4章重点讲述机器视觉核心算法。第5章介绍机器视觉软件的开发与实现，包括常用机器视觉工具和软件设计方法。第6章着重讲述视觉测量与检测的工程应用和案例分析。
　　《机器视觉自动检测技术》可供从事检测技术、智能设备应用、研究的专业人员参考，也可供高等院校相关专业教学使用。

第1章 概述
1.1 机器视觉的定义
1.2 机器视觉系统的构成
1.3 机器视觉系统的一般工作过程
1.4 机器视觉系统的特点
1.5 机器视觉系统的发展
1.6 机器视觉系统的应用领域
1.7 机器视觉系统相关会议和期刊
第2章 机器视觉系统的构成
2.1 相机的分类及主要特性参数
2.2 光学镜头的原理与选型
2.3 图像采集卡的原理及种类
2.4 图像数据的传输方式汇总及比较
2.5 光源的种类与选型
第3章 机器视觉成像技术
3.1 光源概述
3.2 灰度照明技术
3.3 彩色照明技术
3.4 偏光技术
3.5 发光二极管照明技术
第4章 机器视觉核心算法
4.1 图像预处理
4.2 频率图像增强
4.3 数学形态学及其应用
4.4 灰度均衡的原理与方法
4.5 边缘检测算法及其应用
4.6 Blob分析
4.7 阈值分割的原理与方法汇总
4.8 模式匹配算法及其应用
4.9 摄像机标定
4.10 测量算法
第5章 软件的开发与实现
5.1 图像文件格式
5.2 相关函数库的选择及使用
第6章 机器视觉工程应用
6.1 快速实时视觉检测系统的设计
6.2 在包装印刷中的应用及案例分析
6.3 在表面质量检测领域中的应用及案例分析
6.4 在尺寸测量领域中的应用及案例分析
6.5 在字符识别中的应用及案例分析
6.6 在视觉伺服中的应用--基于视觉伺服的镭射膜在线纠偏系统
参考文献

《现代图像处理与机器视觉实战指南》 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的图像处理与机器视觉学习路径。我们聚焦于如何将理论知识转化为实际应用，尤其关注当前工业界对高效、精准视觉检测解决方案的需求。本书内容覆盖了从基础的图像获取与预处理，到复杂的特征提取、目标识别，再到最终的机器视觉系统设计与部署的全过程。通过结合丰富的案例分析和详实的步骤讲解，我们力求让读者掌握构建智能视觉检测系统的核心技能，并能独立解决实际工程问题。 第一篇：图像处理基础与核心技术 本篇将为读者构建坚实的图像处理理论基石。我们将从最基本的图像概念讲起，包括图像的形成、表示方式（如灰度、彩色模型）以及像素级别的操作。随后，深入探讨图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换等，并讲解这些变换在实际应用中的意义，例如图像校正、配准等。 接下来，我们将重点介绍图像的滤波技术。从基本的邻域平均滤波、高斯滤波，到更具针对性的中值滤波、双边滤波，我们将详细阐述它们的原理、优缺点以及适用场景。这些滤波技术是去除图像噪声、平滑细节的关键，直接影响到后续分析的准确性。 边缘检测是图像处理中的另一项核心技术。我们将深入剖析Sobel、Prewitt、Roberts等算子，并重点介绍Canny边缘检测算法，分析其多阶段处理流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理。理解并熟练应用边缘检测技术，是提取图像轮廓、识别物体边界的基础。 除了像素级别的操作，我们还将介绍基于频率域的图像处理方法。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，将为读者提供一个全新的分析视角，帮助理解图像的全局结构和纹理特征。 形态学处理也是不可或缺的一部分。我们将详细讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并阐述它们在去除噪声、连接断裂部分、填充空洞等方面的作用。通过这些操作，可以有效地改善图像的形状和连通性，为后续的分析奠定基础。 在颜色空间转换方面，我们将介绍RGB、HSV、HSI等常用颜色模型，并讲解它们之间的转换原理。理解不同颜色空间的特性，有助于在特定应用中提取更有意义的颜色信息，例如目标物的颜色识别。 第二篇：特征提取与模式识别 本篇将带领读者进入图像分析的核心领域——特征提取与模式识别。我们将探讨如何从图像中提取具有代表性的信息，用于描述和区分不同的物体或场景。 首先，我们将深入研究各种局部特征提取方法。SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等尺度不变特征变换算法，因其对旋转、缩放、光照变化的高度鲁棒性而被广泛应用，我们将详细解析它们的构建过程和匹配原理。HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，作为描述物体形状的一种有效手段，我们将讲解其梯度计算、方向直方图构建等关键步骤，以及在行人检测等任务中的成功应用。 除了局部特征，我们还将探讨全局特征的提取。例如，图像的纹理特征，我们将介绍灰度共生矩阵（GLCM）等方法，分析不同纹理参数的意义，以及它们在材质识别、图像分类等方面的应用。 在模式识别方面，我们将介绍一些经典的分类算法。支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习模型，我们将讲解其核函数、间隔最大化原理，并演示其在图像分类任务中的应用。K近邻（KNN）算法，作为一种简单有效的非参数分类器，我们将分析其工作原理和优缺点。 此外，我们还将触及聚类分析，如K-means算法，讲解其无监督学习的特点，以及在图像分割、特征分组等方面的应用。 第三篇：机器视觉系统设计与应用 本篇将把前两篇的理论知识融会贯通，重点讲解如何构建一个完整的机器视觉检测系统。我们将从系统整体架构出发，探讨工业视觉系统的基本组成部分，包括光源、相机、镜头、图像采集卡、处理器以及软件平台。 在光源的选择与应用方面，我们将详细介绍不同类型光源（如LED点光源、线光源、环形光源、背光源、同轴光源等）的特点、适用场景以及如何根据被测对象的材质、形状、表面特性等选择最合适的光源。光照是机器视觉的灵魂，正确的照明方案能够极大地提升检测的稳定性和准确性。 相机的选择同样至关重要。我们将讲解不同类型相机的成像原理、分辨率、帧率、像素尺寸、接口类型（如GigE Vision, USB3 Vision）等关键参数，并分析它们对系统性能的影响。我们将指导读者如何根据应用需求选择合适的相机。 镜头的选择是保证图像质量的关键环节。我们将详细介绍焦距、光圈、视场角、畸变等参数，以及如何计算工作距离和成像尺寸，确保相机能够清晰地捕捉到被测对象的细节。 在图像采集与处理硬件方面，我们将介绍各种图像采集卡和高性能计算平台，以及它们在实时处理中的作用。 本书的重点之一将是机器视觉软件的设计与实现。我们将详细讲解如何利用成熟的开发平台（如 OpenCV, HALCON）来开发视觉应用。我们将通过大量的实例，演示如何进行图像的预处理、特征提取、目标匹配、尺寸测量、缺陷检测、条码/二维码识别等核心功能。 我们将特别关注自动检测技术的实现。从传统模板匹配到基于特征点的匹配，再到更先进的基于深度学习的目标检测算法，我们将逐步深入。我们将讲解如何训练和部署模型，以及如何处理各种复杂的检测场景，例如： 表面缺陷检测： 如何检测划痕、污点、气泡、色差等微小或不规则的缺陷。 尺寸与位置测量： 如何精确测量被测对象的尺寸、角度、位置，实现自动化装配与质量控制。 OCR/OCV（光学字符识别/光学字符验证）： 如何识别产品上的字符、日期、批次号等信息。 二维码/条码识别： 如何快速、准确地读取产品上的二维码和条码，实现追溯与管理。 形状与模式匹配： 如何在复杂背景下准确识别和定位特定形状或图案。 最后，我们将讨论机器视觉系统的集成与部署。包括如何进行系统的标定、调试，如何与其他生产设备（如PLC、机器人）进行联动，以及如何进行性能优化和维护。我们将强调实际工程中可能遇到的问题，并提供解决方案。 本书的目标读者包括但不限于： 在校本科生、研究生： 学习图像处理、计算机视觉、模式识别、自动化等相关专业的学生，为毕业设计和科研项目提供理论与实践支持。 研发工程师： 希望掌握机器视觉技术，应用于产品研发、质量检测、自动化生产线设计的工程师。 技术支持与售后服务人员： 需要深入了解机器视觉产品原理和应用场景的技术人员。 对人工智能与自动化感兴趣的爱好者： 希望了解并实践机器视觉技术的个人。 通过本书的学习，读者不仅能够掌握图像处理和机器视觉的核心理论，更重要的是能够获得丰富的实战经验，从而独立设计、开发和部署各类机器视觉应用，在工业自动化、智能制造等领域展现自己的技术实力。我们相信，本书将成为您在机器视觉领域学习和实践道路上不可多得的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我是一名刚入行不久的初级工程师，对于机器视觉这个领域充满了好奇，但又感觉无从下手。当初购买这套书，纯粹是因为“包邮”这个价格优势，想着先入门看看。没想到，这套书的质量远超我的预期！第一本书《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》就像一个循循善诱的老师，从最基础的图像是什么，到如何用LabVIEW去处理它，一步步引导我。我记得我当时对很多概念都不太理解，比如什么是阈值分割，什么是形态学操作，书里用非常形象的比喻和清晰的图示，再加上LabVIEW的实例，让我一下子就豁然开朗。而且，它讲解的很多算法，像边缘检测、特征匹配等，都非常实用。当我需要解决项目中的一些小问题时，比如如何提高检测的准确性，如何处理模糊的图像，我总能在这本书里找到灵感和解决方案。第二本书《机器视觉自动检测技术》则像一位经验丰富的师傅，教会我如何将这些技术真正应用到实际的检测场景中。它讲到了很多实际项目中会遇到的问题，比如如何选择合适的相机、镜头和光源，如何设计检测流程，如何优化算法以提高效率和精度。书中的案例分析非常贴近实际生产，让我能够理解为什么在某个场景下需要使用特定的方法，以及这样做的好处是什么。这套书真的让我感觉自己不再是那个迷茫的初学者了，它给了我信心去 tackle 更复杂的视觉检测任务。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一名在高校从事教学和科研的教师，我一直在寻找能够兼顾理论深度和实践指导的教材。这套“包邮”的图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）+机器视觉自动检测技术书籍，可以说给了我很大的惊喜。第一本书在LabVIEW环境下对图像处理和机器视觉的讲解，非常系统且深入，它不仅仅罗列了各种算法，更侧重于如何利用LabVIEW这个强大的平台去实现这些算法，并且提供了大量的实践案例。这些案例覆盖了工业检测、医疗影像分析等多个领域，能够让学生们在学习过程中，不仅理解理论，更能动手实践，培养解决实际问题的能力。而第二本书《机器视觉自动检测技术》，更是将理论付诸实践，详细阐述了如何设计、构建和优化一套完整的机器视觉自动检测系统。它从需求分析、方案设计，到硬件选型、软件开发，再到系统集成与调试，都给出了非常详尽的指导。我特别喜欢它在案例分析部分，真实地展现了各种检测场景下的挑战和解决方案，这对于学生理解机器视觉在工业生产中的实际应用非常有帮助。通过这两本书的学习，我的学生们不仅能够掌握核心的图像处理和机器视觉技术，还能学会如何将其应用于实际的自动检测项目中，这对于他们未来的就业和科研方向都打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这套书简直是为我们这些在工业自动化领域摸爬滚打多年，却又希望拥抱最新技术的研究人员和工程师量身定做的！我当初买这本书，主要看中的是它“包邮”这个实实在在的福利，那时候手头项目急，急需一些关于LabVIEW在图像处理和机器视觉方面的实操指导，而市面上能提供如此具体且深入讲解的确实不多。翻开第一本书，就被它严谨的逻辑和丰富的案例吸引了。从基础的图像采集、预处理，到复杂的特征提取、目标识别，再到更高级的机器学习算法在视觉检测中的应用，每一章都层层递进，让人能循序渐进地掌握。尤其让我印象深刻的是，书中并没有停留在理论层面，而是大量穿插了LabVIEW的编程实例，代码清晰易懂，参数设置的逻辑也非常明了，我可以直接借鉴到我的实际项目里，大大缩短了开发周期。很多时候，我们遇到的一些疑难杂症，比如光照不均、物体形变等问题，书中都有给出相应的解决方案和优化技巧，这真是太宝贵了。而且，它还涉及到了机器视觉系统集成的一些注意事项，比如相机选型、光源配置、镜头选择等，这些细节对于构建稳定可靠的视觉检测系统至关重要，往往是很多纯理论书籍忽略的部分。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我对图像识别和模式匹配有着浓厚的兴趣，一直想找一本能够深入讲解这些技术的书籍。偶然间看到这套“包邮”的书籍，名字里有“图像处理”、“分析”和“机器视觉”，就果断入手了。第一本书《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》在LabVIEW的框架下，把图像处理的理论和实际操作结合得非常完美。我之前也看过一些纯理论的书籍，虽然讲得也很详细，但总感觉和实际操作脱节。而这本书不同，它将每一个算法都放在LabVIEW的图形化编程环境中进行讲解，我可以一边看书一边在LabVIEW里复现，这种体验非常好。它不仅讲解了常见的滤波、增强、分割等算法，还深入到了特征提取和描述，比如SIFT、SURF算法的原理和在LabVIEW中的实现。这对我理解更复杂的模式识别算法打下了坚实的基础。第二本书《机器视觉自动检测技术》则将这些技术上升到了一个更高的层面，讲解了如何构建一个完整的自动检测系统。我特别喜欢它在讲解系统设计时，考虑到了鲁棒性、实时性和成本等实际因素。它分析了不同类型的缺陷检测，以及如何针对这些缺陷设计相应的检测策略。书中的一些高级主题，比如三维视觉和深度学习在机器视觉中的应用，虽然篇幅不多，但给了我很大的启发，让我看到了这个领域的未来发展方向。这套书可以说是一次非常值得的投资，它不仅提升了我的理论认知，更增强了我的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 作为一名资深的嵌入式工程师，我一直关注着机器视觉在嵌入式系统中的应用。这套“包邮”的《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》和《机器视觉自动检测技术》书籍，对于我来说，是一个了解LabVIEW在这一领域应用的绝佳机会。第一本书在LabVIEW平台上对图像处理和机器视觉的讲解，让我看到了如何将复杂的算法以一种直观、高效的方式实现。LabVIEW的图形化编程语言，对于快速原型开发和系统集成有着天然的优势，而书中详细的LabVIEW代码示例，让我能够快速理解其实现逻辑，并将其迁移到我的嵌入式项目中。我尤其关注的是书中对于实时性要求的处理，以及如何优化算法来适应资源受限的嵌入式环境。第二本书《机器视觉自动检测技术》则从一个更宏观的角度，阐述了如何设计和部署一套完整的机器视觉检测系统。它不仅关注核心的视觉算法，还深入到了系统架构、硬件选型、通信协议等方面。这对于我进行嵌入式视觉系统的设计非常重要，因为它能够帮助我全面地考虑系统的各个组成部分，并做出最优的决策。书中对于不同行业应用场景的分析，让我能够更好地理解机器视觉在实际生产中的价值和挑战。总的来说，这套书为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，让我在嵌入式机器视觉领域有了更清晰的认识和更强大的信心。