《机器视觉算法与运用》一书是一本介绍机器视觉领域的经典著作，本书主要介绍了机器视觉的基本原理、常用算法和应用等方面的知识，对于想要深入学习和研究机器视觉的人来说，是一本不可多得的好书。
本书主要分为七个部分，包括图像处理基础、图像变换、特征提取、目标检测、目标跟踪、三维重建和机器视觉应用。下面分别介绍这七个部分的内容。
第一部分：图像处理基础
本部分主要介绍了图像的基本概念和图像处理的基础知识。首先介绍了数字图像的表示方式和图像的基本属性，然后介绍了图像的预处理、增强和恢复等基本处理方法，最后介绍了图像的压缩和编码技术。
第二部分：图像变换
本部分主要介绍了图像的几何变换和频域变换。首先介绍了图像的平移、旋转、缩放等基本几何变换方法，然后介绍了傅里叶变换、小波变换等基本频域变换方法，
最后介绍了图像的形态学变换和非线性变换方法。
第三部分：特征提取
本部分主要介绍了图像特征的提取和描述。首先介绍了图像的边缘检测、角点检测等基本特征提取方法，然后介绍了图像的纹理特征、颜色特征、形状特征等基本特征描述方法，
最后介绍了SIFT、SURF等经典特征提取算法。
第四部分：目标检测
本部分主要介绍了目标检测的基本方法和技术。首先介绍了目标检测的流程和评价指标，然后介绍了基于传统特征的目标检测方法和基于深度学习的目标检测方法，
最后介绍了常用的目标检测框架，如RCNN、Fast R-CNN等。
第五部分：目标跟踪
本部分主要介绍了目标跟踪的基本方法和技术。首先介绍了目标跟踪的流程和评价指标，然后介绍了基于传统特征的目标跟踪方法和基于深度学习的目标跟踪方法，
最后介绍了常用的目标跟踪算法，如KCF、TLD等。
第六部分：三维重建
本部分主要介绍了三维重建的基本方法和技术。首先介绍了三维重建的流程和基本原理，然后介绍了基于多视图几何的三维重建方法和基于深度学习的三维重建方法，
最后介绍了常用的三维重建算法，如SFM、MVS等。
第七部分：机器视觉应用
本部分主要介绍了机器视觉在不同领域的应用。首先介绍了机器视觉在智能交通、机器人导航、无人机、医疗影像等领域的应用，然后介绍了机器视觉在工业生产、安防监控、文化遗产保护等领域的应用，
最后介绍了机器视觉在虚拟现实、游戏等领域的应用。
《机器视觉算法与运用》是一本非常全面、详细的机器视觉著作，包含了机器视觉领域的基本理论、常用算法和应用等方面的知识，对于初学者和研究者来说都是一本不可多得的好书。
如果你对机器视觉感兴趣，不妨阅读一下这本书，相信会有很大的帮助。
下面是小编精心整理的《机器视觉算法与运用》pdf电子版部分目录，快跟着学起来吧：
Preface前言
1Introduction简介
2Image Acquisition图像采集
2.1Illumination照明
2.1.1 Electromagnetic Radiation电磁辐射
2.1.2Types of Light Sources光源类型
2.1.3 Interaction of Light and Matter光与被测物间的相互作用
2.1.4 Using the Spectral Composition of the Illumination利用照明的光谱
2.1.5 Using the Directional Properties of the llumination利用照明的方向性
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