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计算机视觉基础 版权信息
- ISBN：9787302661221
- 条形码：9787302661221 ; 978-7-302-66122-1
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
计算机视觉基础 本书特色
(1)体现工程教育专业认证的理念，注重培养学生理论与实践相结合的能力，系统化呈现计算机视觉的理论知识。 (2)知识覆盖全面，涵盖从相机成像与标定到图像处理等底层任务再到图像检测、分割等高层任务；从传统方法到深度学习方法的各方面知识。 (3)语言简洁易懂，学习门槛低，适合本科生等计算机视觉领域的初学者入门学习。 (4) 配套习题和答案详解，便于读者回顾并巩固所学知识，加深对重点算法的理解。 (5) 提供关键算法的Python代码实现，方便读者上手实践。 (6)发掘计算机视觉技术在交通、遥感和医疗等领域的实际应用价值。 掌握计算机视觉技术，做人工智能时代*明亮的眼睛。配套课件、源代码
计算机视觉基础 内容简介
本书全面介绍计算机视觉的基础知识体系，包括计算机视觉的各种典型任务、算法和应用。首先介绍计算机视觉的基础知识和典型任务，分析相机成像的基本原理和模型，并展示如何进行基本的图像处理，从一幅图像中提取关键特征；然后依次介绍用于解决图像识别、目标检测、图像分割和立体视觉等常见视觉任务的传统方法；之后介绍时下流行的深度学习技术在计算机视觉各领域中的应用；*后介绍计算机视觉技术在智慧交通、对地监测、医学图像诊断等现实生活中的应用。 本书面向计算机视觉领域的初学者，语言简洁易懂，配套习题和代码实现，旨在帮助读者理解和掌握计算机视觉的基本理论和方法，有能力查阅相关文献进行更深入的研究。
计算机视觉基础 目录
第1章 计算机视觉概述
1.1 简介
1.1.1 基本概念
1.1.2 典型任务
1.2 发展脉络
1.3 面临的挑战
1.4 本书的章节安排
习题
参考文献
第2章 数字图像的形成
2.1 数字图像的基本属性
2.1.1 数字图像的组成
2.1.2 颜色与光谱特性
2.1.3 图像的对比度、亮度与饱和度
2.1.4 图像的特征类别
2.2 数字图像的采集
2.2.1 成像的流程
2.2.2 图像信号处理
2.2.3 成像的基本参数
2.2.4 镜头和传感器
本章小结
习题
参考文献
第3章 几何标定
3.1 相机几何
3.1.1 针孔相机模型
3.1.2 简单透镜模型
3.1.3 平移、旋转与刚体变换
3.1.4 齐次坐标系统
3.1.5 缩放、仿射与投影变换
3.1.6 相机参数
3.1.7 镜头畸变
3.2 几何标定
3.2.1 张正友标定法
3.2.2 角点检测与配对
3.2.3 单应性矩阵求解
3.2.4 相机参数求解
3.2.5 相机参数细调
3.3 几何标定实践
3.3.1 使用Pyihon和0penCV标定相机
3.3.2 畸变矫正
本章小结
习题
参考文献
第4章 图像处理基础
4.1 空间域图像处理与滤波器
4.2 线性滤波
4.2.1 均值滤波
4.2.2 方框滤波
4.2.3 高斯滤波
4.2.4 线性滤波总结
4.3 非线性滤波
4.3.1 中值滤波
4.3.2 *大*小值滤波
4.3.3 双边滤波
4.4 频域处理
4.4.1 傅里叶变换
4.4.2 快速傅里叶变换和图像的频域变换
4.4.3 相关应用
4.5 金字塔与小波变换
4.5.1 图像缩放
4.5.2 图像金字塔
4.5.3 小波变换
……
第5章 特征检测与匹配
第6章 识别与检测
第7章 聚类与分割
第8章 立体视觉
第9章 卷积神经网络基础
第10章 基于卷积神经网络的视觉应用
第11章 计算机视觉的实践应用
1.1 简介
1.1.1 基本概念
1.1.2 典型任务
1.2 发展脉络
1.3 面临的挑战
1.4 本书的章节安排
习题
参考文献
第2章 数字图像的形成
2.1 数字图像的基本属性
2.1.1 数字图像的组成
2.1.2 颜色与光谱特性
2.1.3 图像的对比度、亮度与饱和度
2.1.4 图像的特征类别
2.2 数字图像的采集
2.2.1 成像的流程
2.2.2 图像信号处理
2.2.3 成像的基本参数
2.2.4 镜头和传感器
本章小结
习题
参考文献
第3章 几何标定
3.1 相机几何
3.1.1 针孔相机模型
3.1.2 简单透镜模型
3.1.3 平移、旋转与刚体变换
3.1.4 齐次坐标系统
3.1.5 缩放、仿射与投影变换
3.1.6 相机参数
3.1.7 镜头畸变
3.2 几何标定
3.2.1 张正友标定法
3.2.2 角点检测与配对
3.2.3 单应性矩阵求解
3.2.4 相机参数求解
3.2.5 相机参数细调
3.3 几何标定实践
3.3.1 使用Pyihon和0penCV标定相机
3.3.2 畸变矫正
本章小结
习题
参考文献
第4章 图像处理基础
4.1 空间域图像处理与滤波器
4.2 线性滤波
4.2.1 均值滤波
4.2.2 方框滤波
4.2.3 高斯滤波
4.2.4 线性滤波总结
4.3 非线性滤波
4.3.1 中值滤波
4.3.2 *大*小值滤波
4.3.3 双边滤波
4.4 频域处理
4.4.1 傅里叶变换
4.4.2 快速傅里叶变换和图像的频域变换
4.4.3 相关应用
4.5 金字塔与小波变换
4.5.1 图像缩放
4.5.2 图像金字塔
4.5.3 小波变换
……
第5章 特征检测与匹配
第6章 识别与检测
第7章 聚类与分割
第8章 立体视觉
第9章 卷积神经网络基础
第10章 基于卷积神经网络的视觉应用
第11章 计算机视觉的实践应用
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计算机视觉基础 作者简介
付莹，教授/博士生导师，国家级高层次青年人才，中国图象图形学学会石青云女科学家奖获奖者，智能信息技术北京市重点实验室副主任，中国图象图形学学会青年工作者工作委员会委员，中国计算机学会计算机视觉专委会委员，CAAI TIT编委、Tsinghua Science and Technology编委、IJCV客座编委等，CVPR、ICCV领域主席等。获计算机学会推荐A类会议ICML、国际会议PRCV最佳论文奖。师承中国工程院院士戴琼海教授、视觉感知领域世界顶尖学者 Yoichi Sato 教授，获清华大学自动化专业硕士学位、东京大学信息科学与技术专业博士学位。长期从事计算机视觉、计算摄像学、图像视频处理方面的研究，推动了极暗光环境视觉感知领域的科学研究与落地应用。
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