(机器视觉)高清pdf电子版下载_机器视觉基础知识及应用课程资料

《机器视觉》是一本由美国卡内基梅隆大学计算机科学系主任Simon Prince所著的机器视觉领域的经典教材。本书内容包括了机器视觉领域的基本原理、算法、技术以及应用等方面的知识，

被广泛认为是入门机器视觉领域的必读之作。下面将对该书进行详细的摘要和大纲分析。

第一部分：基本原理

本部分主要介绍了机器视觉的基本原理和概念，包括了图像处理、几何学、概率统计等基础知识。其中，图像处理部分包括了数字图像的基本特征、图像滤波、图像分割等内容；

几何学部分包括了空间变换、相机模型、三维重建等内容；概率统计部分包括了贝叶斯推断、马尔可夫随机场等内容。

第二部分：基本算法

本部分主要介绍了机器视觉领域中常用的基本算法，包括特征提取与描述、特征匹配、图像拼接、立体视觉等。其中，特征提取与描述部分介绍了常用的特征点检测算法、特征描述算法和特征点匹配算法；

特征匹配部分介绍了基于SIFT、SURF、ORB等算法的特征匹配方法；图像拼接部分介绍了基于全景图像的拼接算法和基于平面拼接的算法；立体视觉部分介绍了基于视差计算的算法和基于立体匹配的算法。

第三部分：高级算法

本部分主要介绍了机器视觉领域中较为高级的算法，包括了物体识别、物体跟踪、人脸识别、运动估计等内容。其中，物体识别部分介绍了基于深度学习的物体识别算法；

物体跟踪部分介绍了基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法；人脸识别部分介绍了基于深度学习的人脸识别算法；运动估计部分介绍了基于光流和视差的运动估计算法。

第四部分：计算机视觉系统

本部分主要介绍了机器视觉领域中的计算机视觉系统，包括了视觉传感器、视觉处理系统、视觉控制系统等内容。其中，视觉传感器部分介绍了常用的相机、激光雷达、深度相机等传感器；

视觉处理系统部分介绍了基于CPU、GPU、FPGA等平台的视觉处理系统；视觉控制系统部分介绍了机器人视觉控制系统、自动驾驶视觉控制系统等。

第五部分：应用实例

本部分主要介绍了机器视觉领域的应用实例，包括了智能交通、智能安防、机器人视觉、医疗影像等方面的应用。其中，智能交通部分介绍了交通监控、车辆识别等应用；

智能安防部分介绍了人脸识别、行为分析等应用；机器人视觉部分介绍了机器人视觉导航、物体识别等应用；医疗影像部分介绍了医学图像处理、医学影像诊断等应用。

《机器视觉》是一本全面介绍机器视觉领域的经典教材，对机器视觉领域的基本原理、算法、技术以及应用进行了全面而深入的探讨。本书内容丰富，理论与实践并重，适合机器视觉领域的初学者和从业者参考。

下面是小编精心整理的《机器视觉》pdf电子版目录，快跟着学起来吧：

第1章引论

1.1机器视觉的发展及系统构成

1.2 Marr的视觉理论框架

1.3机器视觉的应用领域及面临问题

1.4本书各章内容简介

思考与练习题

参考文献

第⒉章空间几何变换与摄像机模型

2.1空间几何变换

2.2几何变换的不变量

2.3欧氏空间的刚体变换

2.4 摄像机透视投影模型

2.5摄像机透视投影近似模型

思考与练习题

参考文献

第3章视觉图像特征信息提取

3.1图像边缘与图像平滑

3.2一阶微分边缘检测算子

3.3二阶微分边缘检测算子

3.4子像素级边缘检测

3.5角点探测器

3.6形状特征分析

3.7椭圆孔图像中心的提取

3.8空间椭圆中心图像位置的提取

3.9给定形状曲线的检测—-Hough变换思考与练习题

参考文献

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