机器视觉算法与应用（双语版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 斯蒂格（Steger C） 等 著，杨少荣 等 译

图书标签:

• 机器视觉
• 图像处理
• 计算机视觉
• 深度学习
• 模式识别
• 算法
• 双语
• 工程应用
• OpenCV
• Python

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302181965

版次：1

商品编码：10079621

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 国外经典教材·计算机科学与技术

开本：16开

出版时间：2008-11-01

用纸：胶版纸

页数：497

正文语种：中文

编辑推荐

　　详述了机器视觉系统的各个组成部分、部件选择和设计要点
　　详述了各种处理算法的原理、特点、适用性、实现及优化方法
　　针对不同行业和应用领域剖析了一些典型应用案例，并提供了大量的HALCON应用工程源码
　　免费下载学生版HALCON及书中应用案例，请访问 www.machine-vision-book.cn 或 www.machine-vision-book.com

内容简介

　　《机器视觉算法与应用(双语版)》是一本关于机器视觉算法与应用的中英文对照版教材。是一本有关机器视觉软件的教材，详细介绍了机器视觉的各种算法，以及有关这些算法的实际应用。《机器视觉算法与应用》(双语版)的三位作者在MVTec公司负责著名机器视觉算法软件包HALCON的研发工作，同时还在幕尼黑工业大学（TUM）担任客座学者从事机器视觉研究教学工作，具备深厚的理论功底和实战经验。作者在《机器视觉算法与应用(双语版)》中将自己十几年来积累下来的“实战”经验无保留地分享给大家。

目录

前言
1 简介
2 图像采集
2.1 照明
2.1.1 电磁辐射
2.1.2 光源类型
2.1.3 光与被测物间的相互作用
2.1.4 利用照明的光谱
2.1.5 利用照明的方向性
2.2 镜头
2.2.1 针孔摄像机
2.2.2 高斯光学
2.2.3 景深
2.2.4 远心镜头
2.2.5 镜头的像差
2.3 摄像机
2.3.1 CCD传感器
2.3.2 CMOS传感器
2.3.3 彩色摄像机
2.3.4 传感器尺寸
2.3.5 摄像机性能
2.4 摄像机-计算机接口
2.4.1 模拟视频信号
2.4.2 数字视频信号：Camera Link
2.4.3 数字视频信号：IEEE 1394
2.4.4 数字视频信号：USB 2.0
2.4.5 数字视频信号：Gigabit Etherne千兆网
2.4.6 图像采集模式

3 机器视觉算法
3.1 数据结构
3.1.1 图像
3.1.2 区域
3.1.3 亚像素精度轮廓
3.2 图像增强
3.2.1 灰度值变换
3.2.2 辐射标定
3.2.3 图像平滑
3.2.4 傅立叶变换
3.3 几何变换
3.3.1 仿射变换
3.3.2 投影变换
3.3.3 图像变换
3.3.4 极坐标变换
3.4 图像分割
3.4.1 阈值分割
3.4.2 提取连通区域
3.4.3 亚像素精度阈值分割
3.5 特征提取
3.5.1 区域特征
3.5.2 灰度值特征
3.5.3 轮廓特征
3.6 形态学
3.6.1 区域形态学
3.6.2 灰度值形态学
3.7 边缘提取
3.7.1 在一维和二维中的边缘定义
3.7.2 一维边缘提取
3.7.3 二维边缘提取
3.7.4 边缘的准确度
3.8 几何基元的分割和拟合
3.8.1 直线拟合
3.8.2 圆拟合
3.8.3 椭圆拟合
3.8.4 将轮廓分割为直线、圆和椭圆
3.9 摄像机标定
3.9.1 面阵摄像机的摄像机模型
3.9.2 线阵摄像机的摄像机模型
3.9.3 标定过程
3.9.4 从单幅图像中提取世界坐标
3.9.5 摄像机参数的准确度
3.10 立体重构
3.10.1 立体几何结构
3.10.2 立体匹配
3.11 模板匹配
3.11.1 基于灰度值的模板匹配
3.11.2 使用图形金字塔进行匹配
3.11.3 基于灰度值的亚像素精度匹配
3.11.4 带旋转与缩放的模板匹配
3.11.5 可靠的模板匹配算法
3.12 光学字符识别（OCR）
3.12.1 字符分割
3.12.2 特征提取
3.12.3 字符分类

4 机器视觉应用
4.1 半导体晶片切割
4.2 序列号读取
4.3 锯片检测
4.4 印刷检测
4.5 封装检查
4.6 表面检测
4.7 火化塞测量
4.8 模制品披峰检测
4.9 冲孔板检查
4.10 使用双目立体视觉系统进行三维平面重构
4.11 电阻姿态检验
4.12 非织布料分类
参考文献
索引

精彩书摘

　　2　图像采集
　　2.1　照明
　　机器视觉中照明的目的是使被测物的重要特征显现，而抑制不需要的特征。为达到此目的，我们需要考虑光源与被测物间的相互作用。其中一个重要的因素就是光源和被测物的光谱组成。我们可以用单色光照射彩色物体以增强被测物相应特征的对比度。照明的角度可以用于增加某特征。
　　……

前言/序言

《机器视觉算法与应用（双语版）》 是一部深入探讨机器视觉核心理论与前沿实践的学术著作。本书旨在为读者搭建一座连接理论与应用的桥梁，通过系统性的阐述，帮助研究人员、工程师以及学生全面掌握机器视觉领域的技术精髓，并能将其有效地应用于实际问题解决。 本书内容概览： 本书内容涵盖了机器视觉的各个关键层面，从基础的图像处理技术，到复杂的深度学习模型，再到具体的工业和科学应用。全书按照逻辑顺序，由浅入深，力求为读者提供一个清晰的学习路径。 第一部分：机器视觉基础理论 图像的形成与表示： 这一章节将详细介绍光学成像原理，以及数字图像如何在计算机中被表示，包括像素、灰度级、颜色空间（如RGB、HSV、Lab等）的概念和转换。读者将了解到不同颜色空间在图像处理中的作用和适用场景。 图像预处理技术： 图像预处理是后续分析的关键准备步骤。本部分将涵盖一系列重要的预处理技术，包括： 噪声抑制： 介绍各种类型的图像噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等）及其对图像分析的影响，并详细讲解多种降噪滤波器，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，分析它们的优缺点和适用条件。 对比度增强： 探讨直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）等方法，如何有效地改善图像的视觉质量，突出细节。 几何变换： 包括图像的缩放、旋转、平移、仿射变换和透视变换等，以及它们在图像配准、校正中的应用。 图像平滑与锐化： 介绍不同的平滑算子（如Sobel、Prewitt、Laplacian算子）及其在边缘检测和特征提取中的作用，以及锐化技术如何增强图像的细节信息。 图像分割： 图像分割是将图像划分为若干具有语义意义的区域的过程，是对象识别、场景理解的基础。本部分将深入探讨： 阈值分割： 包括全局阈值和局部阈值（Otsu方法、自适应阈值）的应用。 边缘检测： 详细介绍Canny边缘检测算法，以及Hough变换在检测直线、圆等几何形状中的应用。 区域生长与区域分裂合并： 阐述基于像素相似性的区域生长方法，以及区域分裂合并算法的原理。 图割（Graph Cut）方法： 介绍如何利用图论来解决图像分割问题，特别是在存在复杂背景和遮挡情况下的应用。 深度学习在图像分割中的应用： 介绍U-Net、Mask R-CNN等经典模型在语义分割和实例分割中的突破性进展。 特征提取与描述： 识别和描述图像中的关键特征是机器视觉的核心任务。本部分将详尽介绍： 点特征提取： 如Harris角点检测、FAST特征点检测。 局部不变特征描述符： 如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，分析它们在尺度、旋转、光照变化下的鲁棒性，以及在图像匹配、目标跟踪中的应用。 线特征与形状特征： 介绍如何提取图像中的直线、曲线以及轮廓等形状信息。 纹理分析： 探讨灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法，用于描述和识别图像中的纹理特征。 第二部分：高级机器视觉算法 目标检测与识别： 识别图像中的特定对象，并确定其位置。本部分将覆盖： 传统目标检测方法： 如Haar特征+Adaboost、HOG+SVM等。 基于深度学习的目标检测： 两阶段检测器： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），及其工作原理和性能优势。 单阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析其速度和精度的权衡。 Anchor-free方法： 如CenterNet、FCOS等，介绍其新的检测范式。 实例分割： 区分同一类别的不同实例，并为其生成精确的像素级掩码（如Mask R-CNN）。 目标跟踪： 在连续帧中持续定位和识别特定目标。本部分将介绍： 基于相关滤波的跟踪方法： 如KCF（Kernelized Correlation Filter）、DSST（Discriminative Scale Space Tracking）等。 基于深度学习的跟踪方法： 如Siamese网络（SiamFC, SiamRPN）、MDNet等，分析其在高鲁棒性跟踪中的应用。 多目标跟踪（MOT）： 介绍如何同时跟踪多个目标，以及数据关联（Data Association）的关键技术。 立体视觉与三维重建： 从多视角图像恢复场景的三维几何信息。本部分将深入探讨： 相机标定： 内参和外参的标定方法，以及标定精度对后续重建的影响。 立体匹配（Stereo Matching）： 介绍传统的局部匹配和全局匹配算法，如SGM（Semi-Global Matching）、BM（Block Matching）等。 深度学习在立体匹配中的应用： 如PSMNet、GC-Net等，分析其在复杂场景下的匹配精度提升。 多视图几何（Multi-View Geometry）： 介绍基础矩阵（Fundamental Matrix）、本质矩阵（Essential Matrix）的概念，以及束平差（Bundle Adjustment）在三维重建中的作用。 点云处理与可视化： 介绍点云数据的表示、滤波、分割和配准技术。 姿态估计（Pose Estimation）： 确定对象在三维空间中的位置和方向。 2D姿态估计： 如OpenPose、HRNet等，用于人体关键点检测。 3D姿态估计： 预测物体在三维空间中的旋转和平移。 图像生成与风格迁移： 利用深度学习模型生成逼真图像或将图像风格进行转换。 生成对抗网络（GANs）： 详细介绍GANs的基本原理，以及DCGAN、StyleGAN等变体在图像生成领域的应用。 风格迁移： 如Neural Style Transfer，实现艺术风格的迁移。 第三部分：机器视觉的应用实践 工业自动化中的应用： 产品质量检测： 利用机器视觉检测产品表面的缺陷、尺寸偏差、装配错误等。 机器人引导与抓取： 为工业机器人提供视觉感知能力，实现精准定位和抓取。 条形码/二维码识别： 在仓储、物流、生产线上的自动化信息读取。 文字识别（OCR）： 识别图像中的印刷体或手写体文字。 自动驾驶与智能交通： 车道线检测： 识别和跟踪车辆行驶的车道。 交通标志识别： 识别各种交通标志，为自动驾驶决策提供信息。 行人与车辆检测： 实时检测和跟踪场景中的行人、车辆等动态目标。 交通流量统计与分析： 通过视频分析实现交通流量的自动化统计。 医疗影像分析： 医学图像分割： 自动分割病灶区域，如肿瘤、器官等。 疾病诊断辅助： 基于图像特征辅助医生进行疾病诊断。 手术导航： 为外科手术提供实时的图像导航。 安防监控与人脸识别： 行为分析： 异常行为检测，如闯入、打斗等。 人脸检测与识别： 实现身份验证、人群分析等。 视频内容分析： 自动提取视频中的关键信息。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 场景理解与三维重建： 为AR/VR应用提供真实世界的几何信息。 目标跟踪与位姿估计： 实现虚拟对象与真实场景的精确叠加。 其他领域应用： 农业（病虫害检测、作物产量估算）、零售（智能货架、客流分析）、娱乐（特效制作、游戏开发）等。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入剖析了机器视觉算法的数学原理和推导过程，还结合了大量的实际应用案例，帮助读者理解算法如何在真实世界中发挥作用。 双语对照： 提供中文和英文双语内容，方便不同语言背景的读者进行学习和研究，促进国际学术交流。 算法原理清晰： 对于每一项关键算法，都力求解释其核心思想、数学模型和实现细节，让读者知其然，更知其所以然。 前沿技术覆盖： 关注并介绍了近年来在深度学习浪潮下涌现出的先进机器视觉技术，如端到端的模型、注意力机制等。 图文并茂： 包含丰富的插图、图表和伪代码，直观地展示算法流程和概念，提高学习效率。 条理清晰的结构： 内容组织逻辑性强，从基础到高级，从理论到应用，层层递进，便于读者系统性地构建知识体系。 《机器视觉算法与应用（双语版）》将是任何希望深入了解和掌握机器视觉技术领域的专业人士和学习者的宝贵资源。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现和优化机器视觉系统，并将其成功应用于各种具有挑战性的实际问题中，推动相关领域的技术进步和产业发展。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在互联网公司从事图像处理相关工作的工程师，我日常工作中经常会接触到各种各样的视觉问题，从简单的图像增强到复杂的物体识别，都需要扎实的算法功底。在这之前，我尝试过一些零散的在线课程和技术博客，但总觉得缺乏一个系统性的、能够深入讲解核心原理的参考资料。直到我入手了这本《机器视觉算法与应用（双语版）》，我才找到了那份“失落的拼图”。这本书的内容非常全面，涵盖了从基础的图像处理到深度学习在机器视觉中的应用。我特别欣赏书中对于经典算法的讲解，例如SIFT、HOG等，它们不仅详细介绍了算法的步骤，还深入分析了背后的数学原理和几何意义，这对于我理解算法的局限性和改进方向非常有帮助。此外，书中对深度学习的介绍也非常及时和前沿，CNN、RNN、GAN等在机器视觉中的应用都有详细的阐述，并提供了相关的实例。最让我惊喜的是，这本书的实践性也很强，书中给出的代码片段虽然精炼，但足以让我快速理解算法的实现逻辑，并能将其应用到我的实际工作中。双语版的设置更是锦上添花，对于我这种需要经常阅读英文技术文档的工程师来说，极大地提高了我的阅读效率和理解的准确性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇的业余爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍机器视觉的入门书籍。市面上有很多书籍，要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到一个恰到好处的平衡点。当我在书店看到这本《机器视觉算法与应用（双语版）》时，就被它厚实的体量和精美的封面所吸引。翻开内页，我惊喜地发现，这本书的内容组织非常合理。它从最基础的图像表示、色彩空间等概念开始讲起，然后逐步深入到图像的几何变换、滤波、边缘检测等经典算法。我喜欢它在讲解每一个算法时，都会先介绍其基本思想，再进行数学推导，最后给出伪代码或者简单的示例。这种循序渐进的方式，让我能够更好地理解算法的逻辑。而且，书中对一些高级话题，如物体识别、目标跟踪、三维重建等，也都有涉及，虽然可能不会像专门的书籍那样深入，但作为一本概览性的书籍，已经做得非常出色了。双语版的设置对我这种希望提升英语阅读能力的人来说，也是一个巨大的加分项。能够对照着中文和英文来学习，不仅加深了理解，也学习了相关的英文术语，对我未来的学习非常有帮助。总之，这本书就像一位经验丰富的向导，带领我在这片充满魅力的机器视觉领域中，开始了我的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《机器视觉算法与应用（双语版）》，说实话，刚翻开的时候，我心里是有点打鼓的。毕竟“算法”这两个字听起来就头大，而且“双语版”，我担心自己会被密密麻麻的英文吓到，然后中文的部分又觉得不够深入。结果呢？惊喜！这本书的排版设计非常友好，中文和英文的对照清晰明了，完全没有我想象中的那种压迫感。我之前看过一些国外引进的书，翻译过来总会有些生硬或者不符合中文的阅读习惯，但这本书在这方面做得非常出色，感觉就像是为我们国内的读者量身定做一样。而且，它并没有一股脑地把所有理论都堆砌上去，而是从最基础的概念讲起，循序渐进。举个例子，刚开始讲图像的获取和预处理，就用了非常通俗易懂的比喻，让我这个对计算机视觉了解不深的人也能很快跟上节奏。书中穿插的案例也很有意思，不是那种高高在上的理论研究，而是结合了一些实际的应用场景，比如工业检测、自动驾驶的初步设想等等，让我觉得学到的东西是有用的，不是纸上谈兵。虽然我还没深入到后面的章节，但光是前面的铺垫，就让我对后续的学习充满了信心。这本书真的让我觉得，原来机器视觉也不是那么遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直觉得机器视觉这门学科离我比较遥远，更像是科学家们研究的范畴。但最近因为工作需要，我不得不去接触和了解一些相关的知识。朋友推荐了这本《机器视觉算法与应用（双语版）》，我抱着试试看的心态买了回来。没想到，这本书真的颠覆了我之前的印象。它的语言风格不像很多学术著作那样枯燥乏味，而是写得相当生动有趣。即使是复杂的概念，作者也尽量用生活化的例子来解释，让我这个非专业人士也能大致理解。例如，在讲到图像的特征提取时，作者把不同的特征点比作人眼观察事物时注意到的一些特殊细节，生动形象。而且，这本书的插图非常多，而且设计得非常精美，很多复杂的算法流程图都画得一目了然，大大减轻了我的阅读负担。更重要的是，这本书不仅仅停留在理论层面，它还结合了大量的实际应用案例，从智能手机的人脸识别到工业生产线的自动化检测，再到安防监控的智能分析，这些例子都让我看到了机器视觉的无限可能，也激发了我进一步学习的兴趣。虽然我还没来得及深入研究其中的算法细节，但仅从这本书的整体风格和内容安排来看，就足以让我感受到它的用心和价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读研究生，一直对机器视觉领域充满兴趣，特别是想在毕业设计中应用一些前沿的技术。在查找相关资料的过程中，偶然发现了这本《机器视觉算法与应用（双语版）》。拿到书后，我立刻被它严谨的学术风格和丰富的案例所吸引。这本书不仅仅是罗列算法，更重要的是它深入剖析了每一种算法的原理、优缺点以及适用场景。我尤其喜欢书中对数学原理的推导，虽然有些部分确实需要花点时间去理解，但这种深入的讲解反而让我对算法有了更深刻的认识，不再是停留在“调用API”的层面。而且，双语版的设置真的太方便了，遇到一些中文术语不够清晰的地方，可以立即对照英文原文，理解起来会更准确，也避免了一些翻译上的误解。我记得有一次，我为了弄懂一个复杂的算子，翻了好几篇中文文献都没有完全理解，最后还是在这本书的英文部分找到了一些关键的解释，豁然开朗。书中还提供了一些代码示例，虽然不是完整的项目，但足以帮助我们理解算法的实现细节。对于我们这些需要动手实践的学生来说，这是非常宝贵的资源。我感觉这本书不仅仅是教材，更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步走进机器视觉的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

好

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快递挺快的，但书上有脚印

评分☆☆☆☆☆

很全面，入行必备！

评分☆☆☆☆☆

哦，我的天真，

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机器视觉算法与应用（双语版）

评分☆☆☆☆☆

可以可以

评分☆☆☆☆☆

帮老公买的，我是看不懂啦，发货快

评分☆☆☆☆☆

很好的书，收着慢慢学习了

评分☆☆☆☆☆

好好，一直在京东购买。