三民網路書店 中國圖書館分類法 / 工業技術 / 自動化技術、計算機技術 / 計算技術、計算機技術 / 設計與性能分析

本書系統地介紹了計算機視覺的基本原理、典型方法和實用技術，內容包括緒論、圖像採集、基元檢測、顯著性檢測、目標分割、目標表達和描述、紋理分析、形狀特性分析、立體視覺、三維景物恢復、運動分析、景物識別、廣義匹配、時空行為理解、場景解釋等。讀者可從中瞭解計算機視覺的基本原理和典型技術，並能據此解決計算機視覺應用中的一些具體問題。本書提供了許多講解例題，每章均有小結和參考、思考題和練習題（本書為部分思考題和練習題提供了解答）。本書可作為信息科學、計算機科學、計算機應用、信號與信息處理、通信與信息系統、電子與通信工程、模式識別與智能系統等學科大學本科或研究生的專業基礎課教材，也可作為遠程教育或繼續教育中計算機應用、電子技術等專業的研究生相關課程教材，還可供涉及計算機視覺技術應用行業（如工業自動化、人機交互、辦公自動化、視覺導航和機器人、安全監控、生物醫學、遙感測繪、智能交通和軍事公安等）的科技工作者自學及科研參考。

本書面向高等職業教育專科人工智能技術應用專業，融入《計算機視覺應用開發職業技能等級標准》編寫而成。本書分為計算機視覺應用開發的數據處理、處理計算機視覺應用圖像、計算機視覺應用開發3個項目，包括數據預處理，數據清洗與合併，聚合和分組、可視化數據，圖像數據採集與加載，圖像清洗與標注，圖像增廣，圖像分割，圖像匹配，視頻採集與處理，基於機器學習的人臉識別，基於深度學習的手寫體數字識別，基於深度學習的圖像分類等12個任務。全書為基於工作過程開發完成的活頁教材，依據“任務導向”“目標先行”“興趣誘發”的學習動機、發展條件組織課程內容。本書適合作為高等職業教育專科人工智能技術應用專業的教材，也可作為計算機視覺應用開發“1＋X”職業技能等級證書認證的相關教學和培訓教材，還可作為人工智能應用領域相關技術人員的自學參考書。​

本書共12章，內容包括2023年大賽通知、大賽章程、大賽組委會、大賽內容與分類、賽事級別與作品上推方案、國賽承辦單位與管理、參賽要求、獎項設置、違規作品處理、作品評比與評比委員規範、特色作品研討，以及2022年獲獎概況與獲獎作品選登。

本書詳細講解了傳統計算機視覺和基於深度學習的計算機視覺的一般原理和經典算法；在傳統計算機視覺方面，介紹了圖像幾何變換、顏色變換、直方圖修正、圖像濾波等，並詳細講解了圖像底層特徵和傳統分類算法；在深度學習計算機視覺方面，詳細介紹了如何將卷積神經網絡應用於物體分類、目標檢測等任務中；最後，探討了其他深度學習網絡，如循環神經網絡、深度信念網絡以及生成對抗網絡在計算機視覺領域的最新應用。 本書適合計算機相關專業以及人工智能專業的本科生、研究生使用，對有一定基礎和經驗的讀者深入理解和掌握相關原理與方法、提高解決實際問題的能力也有幫助。

本書從數據采集、模型構建和評價標準設計三個方面對SOD技術展開了系統的研究，包括開放環境下的圖像SOD技術、動態場景下的SOD視覺轉移建模技術以及符合人類認知規律的評價指標設計。

本書共11章，分為OpenCV圖像基本操作、深度學習與計算機視覺、計算機視覺基礎技術、計算機視覺綜合應用等五大部分。

本書主要介紹計算機邏輯分析和設計的基本理論和方法，包括開關理論基礎、邏輯器件、組合邏輯的分析與設計方法、時序邏輯的分析與設計方法。淡化了具體芯片的功能，而強化了邏輯設計對於硬件構成的作用。並通過對EDA環境及語言的介紹，使得讀者方便的對計算機邏輯設計進行實踐操作。全書共分為9章，其內容包括：開關理論基礎、邏輯電路器件、邏輯函數優化、組合邏輯的分析與設計、時序邏輯構件、時序邏輯的分析與設計、綜合邏輯設計、邏輯設計的VHDL語言、邏輯設計環境及實例。本書結合了作者多年的教學實踐經驗，吸取了國內外有關名著、資料之精華，目標明確，突出重點，與計算機專業相關課程銜接緊密。含有大量例題與習題，適合讀者邊學邊練。本書可作為計算機本科及相關專業的計算機邏輯基礎（原數字電路）等課程的教材。也適合本科生及研究生研究學習計算機邏輯設計方法的參考書。

隨著“智能製造2025”目標的臨近，國內製造業智能改造升級方興未艾。在這一歷史進程中，人工智能技術起著非常關鍵的作用。其中，機器視覺在工業表面缺陷檢測中的應用在過去一段時間內成為產業、市場和資本關注的熱點。作者在長期主持和參與軍內和工業表面缺陷檢測項目過程中， 發現市面可供參考的相關著作很少，亟需一本對種類繁多的機器視覺表面缺陷檢測任務共性的技術和經驗進行全面介紹的著作。本書將結合作者多年的不同缺陷檢測任務全生命週期項目實施經驗，對機器視覺表面缺陷檢測任務共性的內容進行介紹，主要內容包括：視覺成像系統，激光傳感器系統，成像系統光學設計、傳統機器學習缺陷檢測方法、深度學習缺陷檢測方法、離散物件表面缺陷檢測應用、連續物體表面缺陷檢測應用、表面缺陷檢測項目全生命週期案例等共12章。本書可以作為高等院校機器視覺相關專業本科生和研究生、機器視覺產業從業者學習教材。

人體行為識別是計算機視覺領域中的一個重要研究內容，本書針對視頻序列中的人體行為，分析和探討了六種人體行為識別方法。全書首先分析了人體行為識別的研究背景、意義以及問題描述和定義，梳理了當前的研究現狀及未來技術的發展趨勢；然後分析了基於興趣點上下文結構信息、判別時空部件、低秩行為特徵和深度神經網絡的幾類行為識別方法。本書內容豐富，理論與實踐並重，針對性和系統性較強。 本書可作為高等院校電子信息科學與技術、信息與通信工程、計算機科學與技術、自動化及相關專業本科生、研究生的參考書，也可供對人體行為識別技術及應用感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

本書著重闡述了深度學習時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學習與計算機視覺基礎進行了介紹，之後對卷積神經網絡結構的演化過程，以及基於深度學習的目標檢測算法、圖像分割算法、人體姿態估計算法、行人重識別與目標跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺任務，並著重介紹了在當今深度學習時代，這些計算機視覺任務是如何工作的，可使讀者快速瞭解這些算法原理，以及其相互之間的關係。本書適合高年級本科生、研究生、教師，以及對人工智能或計算機視覺算法感興趣的工程技術人員閱讀。

本書提出了網絡化多目視覺在線快速檢測理論與系統，系統地介紹了機器視覺自動檢測領域的知識和技術。本書共分為六章

互聯網的普及，大資料、雲計算、5G、人工智慧、區塊鏈等技術的成熟，促成了數位經濟的大繁榮。以計算能力為基礎，萬物感知、萬物互聯、萬物智慧的數字經濟新時代正在到來。資料量呈爆發式增長，對算力的需求達到空前高度，算力成為數位經濟的新引擎。本書共有8章，對算力及算力經濟進行系統闡述，涉及新基建、新能源體系、資料資源、算力技術體系、基於新能源電力的算力中心、算力產業等；並從多個產業應用的角度，剖解算力對數位經濟的驅動邏輯，説明企業與個人找准發力的方向。

《TensorFlow2.x高級計算機視覺》詳細闡述了與TensorFlow高級計算機視覺相關的基本解決方案，主要包括計算機視覺和TensorFlow基礎知識，局部二值模式和內容識別，使用OpenCV和CNN進行面部檢測，圖像深度學習，神經網絡架構和模型，遷移學習和視覺搜索，YOLO和對象檢測，語義分割和神經風格遷移，使用多任務深度學習進行動作識別，使用R-CNN、SSD和R-FCN進行對象檢測，通過CPU/GPU優化在邊緣設備上進行深度學習，用於計算機視覺的雲計算平臺等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

本書圍繞工業機器視覺的具體應用，基於HALCON機器視覺集成開發平臺，通過 30 餘個典型案例，詳細介紹工業機器視覺的概念、原理和應用。主要內容包括HALCON編程軟件、圖像採集硬件的組成、圖像處理的基本方法和原理、圖像特徵與提取、圖像模式識別等，並通過綜合實例介紹應用HALCON解決實際問題的方法和步驟。本書面向實際應用，內容力求精煉，避免冗繁理論推導，適合高等職業院校和應用型本科院校相關專業的學生使用，也可供圖像處理、模式識別、人工智能等領域的科研人員和工程技術人員參考。

本書兼顧橫向的內容廣度和縱向的內容深度, 不僅能授你以“魚”, 更能授你以“漁”。橫向上, 本書解釋了一名計算機視覺工程師所需要瞭解的絕大部分主題, 從神經網絡的概念、不同類型的神經網絡架構, 到網絡的訓練、評估和調參等。縱向上, 本書並沒有停留在代碼上, 而是直觀且細緻地解釋了數學原理, 使你可以輕鬆閱讀和複現論文, 甚至發明自己的架構。本書僅用高中代數知識闡明視覺直覺背後的概念。從文本識別、目標檢測到DeepDream, 再到人臉識別……此書內容全面又深入淺出, 易於理解又與時俱進, 囊括了深度學習在計算機視覺中的前沿應用。

機器視覺是當代智能製造、自動控制等領域中重要的研究內容之一。本書涵蓋了機器視覺的基本原理與概念、機器視覺系統的構成等內容，並以VisionPro為例介紹了機器視覺技術在測量、識別、引導等實際工業生產中的應用。全書共13個項目，各項目進一步分解為若干個任務並配有相應習題，由易及難地逐步介紹機器視覺及其應用技術。本書重在理論聯繫實際，主要內容都具有實際工程應用背景，各個項目中配套的案例、習題均來源於實際工業應用。本書可作為高等學校電子信息類等相關專業的教學參考書，也可作為工程技術人員加深理解機器視覺及其應用技術的參考用書。

本書系統地介紹了機器視覺及應用的基本知識、核心理論算法和實際應用案例，主要內容包括：機器視覺的發展、數理知識、視覺信息預處理、視覺傳感器標定、雙目立體視覺系統、其它視覺系統、運動視覺檢測與分析、空天信領域中的實際應用案例和主要的機器視覺算法

本書主要介紹了TensorFlow 2在機器視覺中的應用。本書共8章，主要內容包括神經網絡的原理，如何搭建開發環境，如何在網絡側搭建圖片分類器，如何識別圖片中不同膚色的人數，如何用遷移學習診斷醫療影像，如何使用Anchor-Free模型檢測文字，如何實現OCR模型，如何優化OCR模型。本書適合機器視覺、深度學習方面的專業人士閱讀。