机器视觉与机器学习

书籍简介:

本书内容共十章。第一章为绪论，包括机器视觉相关概念，机器视觉的发展，机器视觉的基本任务、机器视觉的应用领域等以及Marr视觉理论框架。第二章为数字图像处理内容，包括图像滤波、图像分割与边缘提取、图像处理工具、特征点提取等，用于机器视觉算法的设计与实现。第三章为相机成像，包括相机成像模型与相机亮度、光源等方面内容。第四章为摄像机标定，主要包括摄像机标定原理、方法与标定实现。第五章为基于Shape From X的三维视觉重建方法，主要涵盖了从光度立体、明暗、运动及纹理恢复三维形状。第六章为双目立体视觉，主要包括双目立体视觉原理、双目立体视觉标定、双目立体视觉重建算法与实现。第七章为结构光三维视觉，包括基于条纹投影的面结构光与线结构光。第八章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用。第九章为机器学习相关理论与方法，包括神经网络、支持向量机、集成学习与深度学习。第十章为深度学习在机器视觉中的应用案例，包括深度学习在图像分类、图像超分辨重建、图像去噪、目标跟踪、双目立体重建、多视图重建中的应用。除第一章，其它各章都有配有应用案例，包括案例的分析过程，实验设置、实验数据或程序代码及运行结果。

书籍规格:

书籍信息归属:

机器视觉与机器学习是机械工业出版社于2020.5出版的中图分类号为 TP302.7 ,TP181 的主题关于 计算机视觉 ,机器学习 的书籍。