计算机视觉入门与综合实践案例
从理论到实践,边学边练,现学现用。

作者:栾新源、张荣琪、黄奇志

丛书名:应用型高校产教融合系列教材·大电类专业系列

定价:48元

印次:1-1

ISBN:9787302680819

出版日期:2025.01.01

印刷日期:2025.01.22

图书责编:王欣

图书分类:教材

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本书是针对应用型本科或者职教本科课程偏重应用的特点编写的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。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。

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。

前言 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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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....

本书是针对应用型本科或者职教本科课程偏重应用的特点编写的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。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。