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| 編輯推薦： |
本书针对应用型本科或者职教本科课程偏重应用的特点，编写一本入门级的计算机视觉实践教材。本书介绍 OpenCV、Halcon、VisionMaster等常用的计算机视觉项目开发环境，讲解基础常用算法并开发配套例程，通过亲自运行修改例程，读者对知识点掌握更加深刻。最后还提供多个如陶瓷外观缺陷检测、风
电桨叶外观缺陷检测、激光充电目标跟踪等具有代表性的综合案例，讲解项目开发基本流程并提供项目程序代码。读者学完本课程后基本能独立完成一般性缺陷检测类项目，成为智能制造技术人才。
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| 內容簡介： |
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本书面向应用型本科、职教本科或其他入门者，以基础常用算法详解为主线，介绍计算机视觉要用到的图像基础知识，包含图像定义、颜色空间、图像卷积原理等，还介绍直方图均衡化、图像滤波、图像形态学图像预处理方法。介绍图像几何变换的知识。介绍常用的图形特征检测方法，包含边缘检测、USAN算子、哈里斯角点检测、霍夫变换、轮廓提取。介绍仿射变换、透视变换和重映射。介绍目标图像分割方法及综合示例。介绍目标跟踪。这里都提供示例代码。最后介绍项目案例，并提供了详尽的实战代码作为参考，详细讲解学习中会遇到的各种问题，让读者学习Python 、OpenCV、Halcon、VisionMaster等常用的计算机视觉项目开发软件，最终能独立完成项目。
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| 關於作者： |
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栾新源博士，副教授、硕导。累计发表论文20余篇，申请发明专利近20项。2008年发明专利“光源装置[Z]”成果转化后被“国家科技成果”网检索。主持完成省部级课题2项，参与3项。获2021年度中国航海学会科技进步奖二等奖；获2022年度上海市海洋湖沼学会科技进步奖二等奖；2021、2023年中国研究生电子设计竞赛上海赛区一等奖，优秀指导教师。第一届中国“风电叶片循环之美”技术创新与未来设计大赛三等奖。
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| 目錄：
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第1章 计算机视觉概述
1.1计算机视觉简介 /
1.2项目开发典型软件环境 /
1.2.1OpenCV /
1.2.2HALCON /
1.2.3VisionMaster /
1.3计算机视觉趣味范例 /
1.4本书构成框架 /
习题 /
第2章 图像预处理
2.1图像基础 /
2.1.1图像定义 /
2.1.2图像文件格式 /
2.1.3颜色空间 /
2.1.4像素邻域 /
2.2直方图均衡化 /
2.2.1直方图均衡原理 /
2.2.2直方图均衡化的缺点 /
2.2.3直方图均衡化程序示例 /
2.3图像卷积 /
2.3.1卷积原理 /
2.3.2卷积运算 /
2.4图像滤波 /
2.4.1线性平滑滤波 /
2.4.2非线性平滑滤波 /
2.4.3线性锐化滤波 /
2.4.4滤波函数示例 /
2.5图像形态学 /
2.5.1图像膨胀 /
2.5.2图像腐蚀 /
2.5.3开闭运算 /
2.5.4形态学梯度 /
2.5.5图像形态学示例 /
2.6小结 /
习题 /
第3章 图像几何变换
3.1边界链码表达 /
3.2基于曲率的形状分析 /
3.2.1曲率与几何特征 /
3.2.2曲面曲率 /
3.3图像仿射变换 /
3.3.1仿射变换概念 /
3.3.2仿射变换公式 /
3.3.3图像平移及例程 /
3.3.4图像旋转缩放及例程 /
3.3.5图像翻转及例程 /
3.3.6函数直接生成转换矩阵及例程 /
3.4图像透视变换及例程 /
3.5重映射及例程 /
3.6图像缩放 /
3.6.1仿射变换缩放 /
3.6.2resize函数缩放 /
3.6.3图像金字塔 /
3.7图像翻转 /
3.8小结 /
习题 /
第4章 基元检测
4.1边缘检测 /
4.1.1检测原理 /
4.1.2一阶导数算子 /
4.1.3二阶导数算子 /
4.1.4边缘检测算子比较 /
4.1.5边缘检测示例 /
4.2USAN算子 /
4.2.1USAN原理 /
4.2.2USAN算子的特点 /
4.3哈里斯角点检测 /
4.3.1哈里斯角点检测特点 /
4.3.2哈里斯角点检测示例 /
4.4霍夫变换 /
4.4.1霍夫变换检测直线原理 /
4.4.2霍夫变换检测直线示例 /
4.4.3改进霍夫变换检测直线 /
4.4.4改进霍夫变换检测直线示例 /
4.4.5霍夫变换检测圆原理 /
4.4.6改进霍夫变换检测圆 /
4.4.7霍夫变换检测圆示例 /
4.5轮廓提取 /
4.5.1轮廓提取相关函数 /
4.5.2轮廓提取示例 /
4.6小结 /
习题 /
第5章 图像分割
5.1基于边缘的分割方法 /
5.2基于阈值的分割方法 /
5.2.1阈值分割原理与种类 /
5.2.2全局阈值选取 /
5.2.3自动获取阈值 /
5.3米粒图像分割综合示例 /
5.3.1软件环境 /
5.3.2实验1：转灰度图 /
5.3.3实验2：边缘检测与形态学 /
5.3.4实验3：阈值分割 /
5.3.5实验4：米粒计数 /
5.4小结 /
习题 /
第6章 目标识别与跟踪
6.1背景建模 /
6.1.1建模原理 /
6.1.2典型背景建模方法 /
6.1.3高斯混合建模示例 /
6.2粒子滤波器 /
6.3运动光流 /
6.4卷积神经网络 /
6.4.1卷积操作 /
6.4.2激活函数 /
6.4.3池化 /
6.4.4深度神经网络 /
6.4.5全连接层 /
6.4.6卷积神经网络 /
6.5小结 /
习题 /
第7章 综合实践案例
7.1检测盒结果自动读取 /
7.1.1研究背景 /
7.1.2软件编写 /
7.1.3项目总结 /
7.2陶瓷马桶外观缺陷检测 /
7.2.1总体实施方案 /
7.2.2开发环境配置 /
7.2.3VS中设计执行界面 /
7.2.4基于VM检测缺陷代码设计 /
7.2.5基于OpenCV检测代码设计 /
7.2.6检测效果 /
7.2.7项目总结 /
7.3药瓶激光雕刻编码识别 /
7.3.1项目背景 /
7.3.2图像接入 /
7.3.3图像预处理 /
7.3.4仿射变换 /
7.3.5字符识别 /
7.3.6项目效果 /
7.3.7项目总结 /
7.4无人机白激光充电 /
7.4.1项目背景 /
7.4.2YOLOv5网络 /
7.4.3激光充电系统 /
7.4.4软件系统设计 /
7.4.5软件测试 /
7.4.6软件测试结果分析 /
7.4.7项目代码 /
7.4.8项目总结 /
7.5风机叶片表面缺陷检测 /
7.5.1项目背景 /
7.5.2缺陷种类 /
7.5.3扩充图像数据集 /
7.5.4YOLOv8算法 /
7.5.5YOLOv8添加ECA /
7.5.6检测效果 /
7.5.7项目总结 /
7.6基于视觉的光通信平衡码编解码设计 /
7.6.1项目背景 /
7.6.2光通信平衡码编解码方法 /
7.6.3YOLOv8识别定位 /
7.6.4图像处理解码 /
7.6.5项目代码 /
7.6.6项目总结 /
参考文献
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| 內容試閱：
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本书是一本针对应用型本科或职教本科课程偏重应用的特点编写的入门级计算机视觉实践教材。本书介绍OpenCV、HALCON、VisionMaster等常用的计算机视觉项目开发环境，讲解基础常用算法并开发配套例程，通过亲自运行修改例程，
本书例程源代码
使读者能够对知识点掌握更加深刻。还提供了多个如陶瓷外观缺陷检测、风电桨叶外观缺陷检测、激光充电目标跟踪等具有代表性的综合案例，讲解项目开发基本流程并提供项目程序代码。
读者学习后基本能独立完成一般性缺陷检测类项目，提升智能制造技术水平。
本书共7章，第1章简介计算机视觉发展历史、开发环境； 第2章介绍计算机视觉要用到的图像基础知识，包含图像定义、颜色空间、图像卷积原理等； 第3章介绍图像几何变换的知识； 第4章介绍常用的图形特征检测方法，包含边缘检测、USAN算子、哈里斯角点检测、霍夫变换、轮廓提取； 第5章介绍目标图像分割方法及综合示例； 第6章介绍目标跟踪； 第7章介绍项目综合案例。
本书主要由电子电气工程学院人工智能产业研究院编写，上海文化广播影视集团有限公司和中国物资再生协会纤维复合材料再生分会参与编写，栾新源等老师编写第1~7章，张荣琪、黄奇志等参与编写第7章的案例。
感谢上海工程技术大学“应用型高校产教融合系列教材”总编委会、“大电类系列”编委会提供参与编写该系列教材的机会。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，恳请广大读者批评指正。
编者
2024年7月
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