(computer and Machine Vision Theory Algorithms Practicalities)高清无水印pdf电子版

《Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities》是一本涵盖计算机视觉和机器视觉的广泛领域的综合性教材，作者是E.R. Davies教授。本书的重点是理论、算法和实践，特别是实践。

它适合初学者和研究人员使用，以及工程师和设计师。

以下是本书的章节概述：

第一章：介绍了计算机视觉和机器视觉的概念、应用和目标，以及该领域的历史和趋势。此外，本章还介绍了计算机和机器视觉领域中常见的术语和符号。

第二章：介绍了计算机视觉中常用的数字图像处理技术，包括图像滤波、图像增强、边缘检测和形态学处理等。此外，本章还介绍了图像分割和图像压缩等内容。

第三章：介绍了机器视觉中常用的图像处理技术，包括特征提取、目标检测、目标跟踪和三维重建等。此外，本章还介绍了计算机视觉和机器视觉领域中的一些应用，例如：医疗、交通、安全和娱乐等。

第四章：介绍了数字图像处理和机器视觉中的数学和物理原理，包括图像采集、图像表示和数学变换等。此外，本章还介绍了数字图像处理和机器视觉中的信号处理和计算机算法等内容。

第五章：介绍了计算机视觉和机器视觉中的三维计算和图像配准等问题。本章还介绍了三维视觉的物理和几何基础，以及三维图像处理和三维物体识别等。

第六章：介绍了计算机视觉和机器视觉中的深度学习、神经网络和模式识别等技术。此外，本章还介绍了用于人脸识别、目标识别和行为分析的计算机和机器视觉算法。

第七章：介绍了计算机视觉和机器视觉中的实践问题和挑战，例如：摄像头的选择和校准、光照和噪声的处理、实时性和鲁棒性等。

第八章：介绍了计算机视觉和机器视觉中的工具和软件，包括MATLAB、OpenCV、HALCON和NI Vision等。

该书特色如下：

1.全面系统地介绍了计算机视觉和机器视觉的理论和实践问题，适合不同阶段的读者使用。

2.使用简单易懂的语言，配有大量的图像和实例，可以帮助读者理解复杂的理论和算法，同时也有助于读者快速上手实际应用。

3.对于实际应用中遇到的问题，本书给出了详细的解决方案和技巧，可以帮助读者快速解决实践中遇到的困难。

本书深入讲解了计算机视觉和机器视觉领域中的理论和实践问题，包括数字图像处理、三维视觉、深度学习和神经网络等方面。使用简单易懂的语言，配有大量的图像和实例，

可以帮助读者理解复杂的理论和算法，同时也有助于读者快速上手实际应用。

读者群包括计算机视觉和机器视觉领域的学者、研究人员、工程师和设计师，同时也适合初学者学习。读者需要具备一定的计算机科学和数学基础知识，如图像处理、模式识别和线性代数等。

是一本权威性强、全面系统、易于理解和实践的计算机视觉和机器视觉教材，值得广大学者、研究人员、工程师和设计师学习和参考。

下面是小编精心整理的《computer and Machine Vision Theory Algorithms Practicalities》pdf电子版部分目录，快跟着学起来吧：

Foreword.Preface

About the Author 

Acknowledgements

Glossary of Acronyms and Abbreviations

《computer and Machine Vision Theory Algorithms Practicalities》pdf电子版截图：