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创建时间:2019-09-20 下载量:0 访问量:60 赞:0 踩:0
ISBN:9787122313126
简介:
本书分上下两篇介绍机器视觉的构成、图像处理方法以及应用实例。 上篇“机器视觉理论与算法”包括:机器视觉、图像处理、目标提取、边缘检测、图像平滑处理、几何参数检测、Hough变换、单目视觉测量、双目视觉测量、运动图像处理、傅里叶变换、小波变换、模式识别、神经网络、深度学习、遗传算法。下篇“机器视觉应用系统”包括:通用图像处理系统ImageSys、二维运动测量分析系统MIAS、三维运动测量分析系统MIAS 3D、车辆视觉导航系统。
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详细介绍

上篇 机器视觉理论与算法

第1章 机器视觉 / 2

 1.1 机器视觉的作用 / 2

 1.2 机器视觉的硬件构成 / 3

   1.2.1 计算机 / 4

   1.2.2 图像采集设备 / 6

 1.3 机器视觉的软件及编程工具 / 7

 1.4 机器视觉、机器人和智能装备 / 8

 1.5 机器视觉的功能与精度 / 9

第2章 图像处理 / 12

 2.1 图像处理的发展过程 / 12

 2.2 数字图像的采样与量化 / 18

 2.3 彩色图像与灰度图像 / 20

 2.4 图像文件及视频文件格式 / 22

 2.5 数字图像的计算机表述 / 23

 2.6 常用图像处理算法及其通用性问题 / 24

 参考文献 / 25

第3章 目标提取 / 26

 3.1 如何提取目标物体 / 26

 3.2 基于阈值的目标提取 / 26

   3.2.1 二值化处理 / 26

     3.2.2 阈值的确定 / 27

 3.3 基于颜色的目标提取 / 30

   3.3.1 色相、亮度、饱和度及其他 / 30

   3.3.2 颜色分量及其组合处理 / 33

 3.4 基于差分的目标提取 / 38

   3.4.1 帧间差分 / 38

   3.4.2 背景差分 / 39

 参考文献 / 40

第4章 边缘检测 / 42

 4.1 边缘与图像处理 / 42

 4.2 基于微分的边缘检测 / 44

 4.3 基于模板匹配的边缘检测 / 45

 4.4 边缘图像的二值化处理 / 47

 4.5 细线化处理 / 48

 4.6 Canny算法 / 48

 参考文献 / 52

第5章 图像平滑处理 / 53

 5.1 图像噪声及常用平滑方式 / 53

 5.2 移动平均 / 54

 5.3 中值滤波 / 54

 5.4 高斯滤波 / 56

 5.5 模糊图像的清晰化处理 / 59

   5.5.1 对比度增强 / 59

   5.5.2 自动对比度增强 / 61

   5.5.3 直方图均衡化 / 63

   5.5.4 暗通道先验法去雾处理 / 65

 5.6 二值图像的平滑处理 / 67

 参考文献 / 69

第6章 几何参数检测 / 70

 6.1 基于图像特征的自动识别 / 70

 6.2 二值图像的特征参数 / 70

 6.3 区域标记 / 73

 6.4 基于特征参数提取物体 / 74

 6.5 基于特征参数消除噪声 / 75

 参考文献 / 76

第7章 Hough变换 / 77

 7.1 传统Hough变换的直线检测 / 77

 7.2 过已知点Hough变换的直线检测 / 79

 7.3 Hough变换的曲线检测 / 81

 参考文献 / 81

第8章 几何变换 / 82

 8.1 关于几何变换 / 82

 8.2 放大缩小 / 83

 8.3 平移 / 87

 8.4 旋转 / 87

 8.5 复杂变形 / 88

 8.6 齐次坐标表示 / 90

 参考文献 / 91

第9章 单目视觉测量 / 92

 9.1 硬件构成 / 92

 9.2 摄像机模型 / 93

   9.2.1 参考坐标系 / 94

   9.2.2 摄像机模型分析 / 95

 9.3 摄像机标定 / 97

 9.4 标定尺检测 / 98

   9.4.1 定位追踪起始点 / 98

   9.4.2 蓝黄边界检测 / 100

   9.4.3 确定角点坐标 / 102

     9.4.4 单应矩阵计算 / 103

 9.5 标定结果分析 / 103

 9.6 标识点自动检测 / 104

 9.7 手动选取目标 / 110

 9.8 距离测量分析 / 110

   9.8.1 透视畸变对测距精度的影响 / 110

   9.8.2 目标点与标定点的距离对测距精度的影响 /112

 9.9 面积测量算法 / 113

   9.9.1 获取待测区域轮廓点集 / 113

   9.9.2 最小凸多边形拟合 / 114

   9.9.3 多边形面积计算 / 115

   9.9.4 测量实例 / 116

 参考文献 / 117

第10章 双目视觉测量 / 118

 10.1 双目视觉系统的结构 / 118

   10.1.1 平行式立体视觉模型 / 119

   10.1.2 汇聚式立体视觉模型 / 120

 10.2 摄像机标定 / 122

   10.2.1 直接线性标定法 / 123

   10.2.2 张正友标定法 / 124

   10.2.3 摄像机参数与投影矩阵的转换 / 128

 10.3 标定测量试验 / 129

   10.3.1 直接线性标定法试验 / 130

   10.3.2 张正友标定法试验 / 131

   10.3.3 三维测量试验 / 134

 参考文献 / 135

第11章 运动图像处理 / 136

 11.1 光流法 / 136

   11.1.1 光流法的基本概念 / 136

   11.1.2 光流法用于目标跟踪的原理 / 137

 11.2 模板匹配 / 138

  11.3 运动图像处理实例 /139

   11.3.1 羽毛球技战术实时图像检测 / 139

   11.3.2 蜜蜂舞蹈行为分析 / 145

 参考文献 / 154

第12章 傅里叶变换 / 155  

 12.1 频率的世界 / 155

 12.2 频率变换 / 156

 12.3 离散傅里叶变换 / 159

 12.4 图像的二维傅里叶变换 / 161

 12.5 滤波处理 / 162

 参考文献 / 163

第13章 小波变换 / 164

 13.1 小波变换概述 / 164

 13.2 小波与小波变换 / 165

 13.3 离散小波变换 / 167

 13.4 小波族 / 167

 13.5 信号的分解与重构 / 168

 13.6 图像处理中的小波变换 / 175

   13.6.1 二维离散小波变换 / 175

   13.6.2 图像的小波变换编程 / 177

 参考文献 / 179

第14章 模式识别 / 180

 14.1 模式识别与图像识别的概念 / 180

 14.2 图像识别系统的组成 / 181

 14.3 图像识别与图像处理和图像理解的关系 / 182

 14.4 图像识别方法 / 183

   14.4.1 模板匹配方法 / 183

   14.4.2 统计模式识别 / 183

   14.4.3 新的模式识别方法 / 187

  14.5 人脸图像识别系统 /189

 参考文献 / 192

第15章 神经网络 / 193

 15.1 人工神经网络 / 193

   15.1.1 人工神经网络的生物学基础 / 194

   15.1.2 人工神经元 / 195

   15.1.3 人工神经元的学习 / 195

   15.1.4 人工神经元的激活函数 / 196

   15.1.5 人工神经网络的特点 / 197

 15.2 BP神经网络 / 198

   15.2.1 BP神经网络简介 / 198

   15.2.2 BP神经网络的训练学习 / 200

   15.2.3 改进型BP神经网络 / 202

 15.3 BP神经网络在数字字符识别中的应用 / 203

   15.3.1 BP神经网络数字字符识别系统原理 / 204

   15.3.2 网络模型的建立 / 205

   15.3.3 数字字符识别演示 / 207

 参考文献 / 209

第16章 深度学习 / 210

 16.1 深度学习的发展历程 / 210

 16.2 深度学习的基本思想 / 212

 16.3 浅层学习和深度学习 / 212

 16.4 深度学习与神经网络 / 213

 16.5 深度学习训练过程 / 214

 16.6 深度学习的常用方法 / 215

   16.6.1 自动编码器 / 215

   16.6.2 稀疏编码 / 218

   16.6.3 限制波尔兹曼机 / 220

   16.6.4 深信度网络  / 222

   16.6.5 卷积神经网络 / 225

 16.7 基于卷积神经网络的手写体字识别 / 228

     16.7.1 手写字识别的卷积神经网络结构 / 228

   16.7.2 卷积神经网络文字识别的实现 / 231

 参考文献 / 231

第17章 遗传算法 / 232

 17.1 遗传算法概述 / 232

 17.2 简单遗传算法 / 234

   17.2.1 遗传表达 / 234

   17.2.2 遗传算子 / 235

 17.3 遗传参数 / 238

   17.3.1 交叉率和变异率 / 238

   17.3.2 其他参数 / 238

   17.3.3 遗传参数的确定 / 238

 17.4 适应度函数 / 239

   17.4.1 目标函数映射为适应度函数 / 239

   17.4.2 适应度函数的尺度变换 / 240

   17.4.3 适应度函数设计对GA 的影响 / 241

 17.5 模式定理 / 242

   17.5.1 模式的几何解释 / 244

   17.5.2 模式定理 / 246

 17.6 遗传算法在模式识别中的应用 / 248

   17.6.1 问题的设定 / 248

   17.6.2 GA的应用方法 / 250

   17.6.3 基于GA的双目视觉匹配 / 252

 参考文献 / 255

下篇 机器视觉应用系统

第18章 通用图像处理系统ImageSys / 258

 18.1 系统简介 / 258

 18.2 状态窗 / 259

 18.3 图像采集 / 259

     18.3.1 DirectX直接采集 / 259

   18.3.2 VFW PC相机采集 / 260

   18.3.3 A/D图像卡采集 / 260

 18.4 直方图处理 / 261

   18.4.1 直方图 / 261

   18.4.2 线剖面 / 261

   18.4.3 3D剖面 / 262

   18.4.4 累计分布图 / 263

 18.5 颜色测量 / 264

 18.6 颜色变换 / 264

   18.6.1 颜色亮度变换 / 264

   18.6.2 HSI表示变换 / 265

   18.6.3 自由变换 / 265

   18.6.4 RGB颜色变换 / 266

 18.7 几何变换 / 266

   18.7.1 仿射变换 / 266

   18.7.2 透视变换 / 267

 18.8 频率域变换 / 267

   18.8.1 小波变换 / 267

   18.8.2 傅里叶变换 / 268

 18.9 图像间变换 / 270

   18.9.1 图像间演算 / 270

   18.9.2 运动图像校正 / 270

 18.10 滤波增强 / 271

   18.10.1 单模板滤波增强 / 271

   18.10.2 多模板滤波增强 / 272

   18.10.3 Canny边缘检测 / 273

 18.11 图像分割 / 273

 18.12 二值运算 / 274

   18.12.1 基本运算 / 274

   18.12.2 特殊提取 / 275

 18.13 二值图像测量 / 276

   18.13.1 几何参数测量 / 276

   18.13.2 直线参数测量 / 281

     18.13.3 圆形分离 / 281

   18.13.4 轮廓测量 / 281

 18.14 帧编辑 / 282

 18.15 画图 / 283

 18.16 查看 / 284

 18.17 文件 / 284

   18.17.1 图像文件 / 284

   18.17.2 多媒体文件 / 286

   18.17.3 多媒体文件编辑 / 289

   18.17.4 添加水印 / 290

 18.18 系统设置 / 291

   18.18.1 系统帧设置 / 291

   18.18.2 系统语言设置 / 292

 18.19 系统开发平台Sample / 293

 参考文献 / 293

第19章 二维运动图像测量分析系统MIAS / 294

 19.1 系统概述 / 294

 19.2 文件 / 295

 19.3 运动图像及2D比例标定 / 296

 19.4 运动测量 / 298

   19.4.1 自动测量 / 298

   19.4.2 手动测量 / 301

   19.4.3 标识测量 / 302

 19.5 结果浏览 / 305

   19.5.1 结果视频表示 / 305

   19.5.2 位置速率 / 308

   19.5.3 偏移量 / 310

   19.5.4 2点间距离 / 311

   19.5.5 2线间夹角 / 311

   19.5.6 连接线图一览 / 312

 19.6 结果修正 / 313

   19.6.1 手动修正 / 313

   19.6.2 平滑化 / 313

     19.6.3 内插补间 / 314

   19.6.4 帧坐标变换 / 314

   19.6.5 人体重心测量 / 314

   19.6.6 设置事项 / 315

 19.7 查看 / 315

 19.8 实时测量 / 315

   19.8.1 实时目标测量 / 315

   19.8.2 实时标识测量 / 316

 19.9 开发平台MSSample / 316

 参考文献 / 317

第20章 三维运动测量分析系统MIAS 3D / 318

 20.1 MIAS 3D系统简介 / 318

 20.2 文件 / 319

 20.3 2D结果导入、3D标定及测量 / 319

 20.4 显示结果 / 321

   20.4.1 视频表示 / 322

   20.4.2 点位速率 / 323

   20.4.3 位移量 / 323

   20.4.4 2点间距离 / 324

   20.4.5 2线间夹角 / 325

   20.4.6 连接线一览图 / 326

 20.5 结果修正 / 326

 20.6 其他功能 / 327

 参考文献 / 327

第21章 车辆视觉导航系统 / 328

 21.1 车辆无人驾驶的发展历程及趋势 / 328

 21.2 视觉导航系统的硬件 / 330

 21.3 视觉导航系统的软件 / 331

 21.4 导航试验及性能测试比较 / 334

索引 / 337

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