機器視覺算法與應用（雙語版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[德] 斯蒂格（Steger C） 等 著，楊少榮 等 譯

圖書標籤:

• 機器視覺
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 深度學習
• 模式識彆
• 算法
• 雙語
• 工程應用
• OpenCV
• Python

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302181965

版次：1

商品編碼：10079621

品牌：清華大學

包裝：平裝

叢書名： 國外經典教材·計算機科學與技術

開本：16開

齣版時間：2008-11-01

用紙：膠版紙

頁數：497

正文語種：中文

編輯推薦

　　詳述瞭機器視覺係統的各個組成部分、部件選擇和設計要點
　　詳述瞭各種處理算法的原理、特點、適用性、實現及優化方法
　　針對不同行業和應用領域剖析瞭一些典型應用案例，並提供瞭大量的HALCON應用工程源碼
　　免費下載學生版HALCON及書中應用案例，請訪問 www.machine-vision-book.cn 或 www.machine-vision-book.com

內容簡介

　　《機器視覺算法與應用(雙語版)》是一本關於機器視覺算法與應用的中英文對照版教材。是一本有關機器視覺軟件的教材，詳細介紹瞭機器視覺的各種算法，以及有關這些算法的實際應用。《機器視覺算法與應用》(雙語版)的三位作者在MVTec公司負責著名機器視覺算法軟件包HALCON的研發工作，同時還在幕尼黑工業大學（TUM）擔任客座學者從事機器視覺研究教學工作，具備深厚的理論功底和實戰經驗。作者在《機器視覺算法與應用(雙語版)》中將自己十幾年來積纍下來的“實戰”經驗無保留地分享給大傢。

目錄

前言
1 簡介
2 圖像采集
2.1 照明
2.1.1 電磁輻射
2.1.2 光源類型
2.1.3 光與被測物間的相互作用
2.1.4 利用照明的光譜
2.1.5 利用照明的方嚮性
2.2 鏡頭
2.2.1 針孔攝像機
2.2.2 高斯光學
2.2.3 景深
2.2.4 遠心鏡頭
2.2.5 鏡頭的像差
2.3 攝像機
2.3.1 CCD傳感器
2.3.2 CMOS傳感器
2.3.3 彩色攝像機
2.3.4 傳感器尺寸
2.3.5 攝像機性能
2.4 攝像機-計算機接口
2.4.1 模擬視頻信號
2.4.2 數字視頻信號：Camera Link
2.4.3 數字視頻信號：IEEE 1394
2.4.4 數字視頻信號：USB 2.0
2.4.5 數字視頻信號：Gigabit Etherne韆兆網
2.4.6 圖像采集模式

3 機器視覺算法
3.1 數據結構
3.1.1 圖像
3.1.2 區域
3.1.3 亞像素精度輪廓
3.2 圖像增強
3.2.1 灰度值變換
3.2.2 輻射標定
3.2.3 圖像平滑
3.2.4 傅立葉變換
3.3 幾何變換
3.3.1 仿射變換
3.3.2 投影變換
3.3.3 圖像變換
3.3.4 極坐標變換
3.4 圖像分割
3.4.1 閾值分割
3.4.2 提取連通區域
3.4.3 亞像素精度閾值分割
3.5 特徵提取
3.5.1 區域特徵
3.5.2 灰度值特徵
3.5.3 輪廓特徵
3.6 形態學
3.6.1 區域形態學
3.6.2 灰度值形態學
3.7 邊緣提取
3.7.1 在一維和二維中的邊緣定義
3.7.2 一維邊緣提取
3.7.3 二維邊緣提取
3.7.4 邊緣的準確度
3.8 幾何基元的分割和擬閤
3.8.1 直綫擬閤
3.8.2 圓擬閤
3.8.3 橢圓擬閤
3.8.4 將輪廓分割為直綫、圓和橢圓
3.9 攝像機標定
3.9.1 麵陣攝像機的攝像機模型
3.9.2 綫陣攝像機的攝像機模型
3.9.3 標定過程
3.9.4 從單幅圖像中提取世界坐標
3.9.5 攝像機參數的準確度
3.10 立體重構
3.10.1 立體幾何結構
3.10.2 立體匹配
3.11 模闆匹配
3.11.1 基於灰度值的模闆匹配
3.11.2 使用圖形金字塔進行匹配
3.11.3 基於灰度值的亞像素精度匹配
3.11.4 帶鏇轉與縮放的模闆匹配
3.11.5 可靠的模闆匹配算法
3.12 光學字符識彆（OCR）
3.12.1 字符分割
3.12.2 特徵提取
3.12.3 字符分類

4 機器視覺應用
4.1 半導體晶片切割
4.2 序列號讀取
4.3 鋸片檢測
4.4 印刷檢測
4.5 封裝檢查
4.6 錶麵檢測
4.7 火化塞測量
4.8 模製品披峰檢測
4.9 衝孔闆檢查
4.10 使用雙目立體視覺係統進行三維平麵重構
4.11 電阻姿態檢驗
4.12 非織布料分類
參考文獻
索引

精彩書摘

　　2　圖像采集
　　2.1　照明
　　機器視覺中照明的目的是使被測物的重要特徵顯現，而抑製不需要的特徵。為達到此目的，我們需要考慮光源與被測物間的相互作用。其中一個重要的因素就是光源和被測物的光譜組成。我們可以用單色光照射彩色物體以增強被測物相應特徵的對比度。照明的角度可以用於增加某特徵。
　　……

前言/序言

《機器視覺算法與應用（雙語版）》 是一部深入探討機器視覺核心理論與前沿實踐的學術著作。本書旨在為讀者搭建一座連接理論與應用的橋梁，通過係統性的闡述，幫助研究人員、工程師以及學生全麵掌握機器視覺領域的技術精髓，並能將其有效地應用於實際問題解決。 本書內容概覽： 本書內容涵蓋瞭機器視覺的各個關鍵層麵，從基礎的圖像處理技術，到復雜的深度學習模型，再到具體的工業和科學應用。全書按照邏輯順序，由淺入深，力求為讀者提供一個清晰的學習路徑。 第一部分：機器視覺基礎理論 圖像的形成與錶示： 這一章節將詳細介紹光學成像原理，以及數字圖像如何在計算機中被錶示，包括像素、灰度級、顔色空間（如RGB、HSV、Lab等）的概念和轉換。讀者將瞭解到不同顔色空間在圖像處理中的作用和適用場景。 圖像預處理技術： 圖像預處理是後續分析的關鍵準備步驟。本部分將涵蓋一係列重要的預處理技術，包括： 噪聲抑製： 介紹各種類型的圖像噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲等）及其對圖像分析的影響，並詳細講解多種降噪濾波器，如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等，分析它們的優缺點和適用條件。 對比度增強： 探討直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化（CLAHE）等方法，如何有效地改善圖像的視覺質量，突齣細節。 幾何變換： 包括圖像的縮放、鏇轉、平移、仿射變換和透視變換等，以及它們在圖像配準、校正中的應用。 圖像平滑與銳化： 介紹不同的平滑算子（如Sobel、Prewitt、Laplacian算子）及其在邊緣檢測和特徵提取中的作用，以及銳化技術如何增強圖像的細節信息。 圖像分割： 圖像分割是將圖像劃分為若乾具有語義意義的區域的過程，是對象識彆、場景理解的基礎。本部分將深入探討： 閾值分割： 包括全局閾值和局部閾值（Otsu方法、自適應閾值）的應用。 邊緣檢測： 詳細介紹Canny邊緣檢測算法，以及Hough變換在檢測直綫、圓等幾何形狀中的應用。 區域生長與區域分裂閤並： 闡述基於像素相似性的區域生長方法，以及區域分裂閤並算法的原理。 圖割（Graph Cut）方法： 介紹如何利用圖論來解決圖像分割問題，特彆是在存在復雜背景和遮擋情況下的應用。 深度學習在圖像分割中的應用： 介紹U-Net、Mask R-CNN等經典模型在語義分割和實例分割中的突破性進展。 特徵提取與描述： 識彆和描述圖像中的關鍵特徵是機器視覺的核心任務。本部分將詳盡介紹： 點特徵提取： 如Harris角點檢測、FAST特徵點檢測。 局部不變特徵描述符： 如SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，分析它們在尺度、鏇轉、光照變化下的魯棒性，以及在圖像匹配、目標跟蹤中的應用。 綫特徵與形狀特徵： 介紹如何提取圖像中的直綫、麯綫以及輪廓等形狀信息。 紋理分析： 探討灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法，用於描述和識彆圖像中的紋理特徵。 第二部分：高級機器視覺算法 目標檢測與識彆： 識彆圖像中的特定對象，並確定其位置。本部分將覆蓋： 傳統目標檢測方法： 如Haar特徵+Adaboost、HOG+SVM等。 基於深度學習的目標檢測： 兩階段檢測器： R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），及其工作原理和性能優勢。 單階段檢測器： YOLO（You Only Look Once）係列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析其速度和精度的權衡。 Anchor-free方法： 如CenterNet、FCOS等，介紹其新的檢測範式。 實例分割： 區分同一類彆的不同實例，並為其生成精確的像素級掩碼（如Mask R-CNN）。 目標跟蹤： 在連續幀中持續定位和識彆特定目標。本部分將介紹： 基於相關濾波的跟蹤方法： 如KCF（Kernelized Correlation Filter）、DSST（Discriminative Scale Space Tracking）等。 基於深度學習的跟蹤方法： 如Siamese網絡（SiamFC, SiamRPN）、MDNet等，分析其在高魯棒性跟蹤中的應用。 多目標跟蹤（MOT）： 介紹如何同時跟蹤多個目標，以及數據關聯（Data Association）的關鍵技術。 立體視覺與三維重建： 從多視角圖像恢復場景的三維幾何信息。本部分將深入探討： 相機標定： 內參和外參的標定方法，以及標定精度對後續重建的影響。 立體匹配（Stereo Matching）： 介紹傳統的局部匹配和全局匹配算法，如SGM（Semi-Global Matching）、BM（Block Matching）等。 深度學習在立體匹配中的應用： 如PSMNet、GC-Net等，分析其在復雜場景下的匹配精度提升。 多視圖幾何（Multi-View Geometry）： 介紹基礎矩陣（Fundamental Matrix）、本質矩陣（Essential Matrix）的概念，以及束平差（Bundle Adjustment）在三維重建中的作用。 點雲處理與可視化： 介紹點雲數據的錶示、濾波、分割和配準技術。 姿態估計（Pose Estimation）： 確定對象在三維空間中的位置和方嚮。 2D姿態估計： 如OpenPose、HRNet等，用於人體關鍵點檢測。 3D姿態估計： 預測物體在三維空間中的鏇轉和平移。 圖像生成與風格遷移： 利用深度學習模型生成逼真圖像或將圖像風格進行轉換。 生成對抗網絡（GANs）： 詳細介紹GANs的基本原理，以及DCGAN、StyleGAN等變體在圖像生成領域的應用。 風格遷移： 如Neural Style Transfer，實現藝術風格的遷移。 第三部分：機器視覺的應用實踐 工業自動化中的應用： 産品質量檢測： 利用機器視覺檢測産品錶麵的缺陷、尺寸偏差、裝配錯誤等。 機器人引導與抓取： 為工業機器人提供視覺感知能力，實現精準定位和抓取。 條形碼/二維碼識彆： 在倉儲、物流、生産綫上的自動化信息讀取。 文字識彆（OCR）： 識彆圖像中的印刷體或手寫體文字。 自動駕駛與智能交通： 車道綫檢測： 識彆和跟蹤車輛行駛的車道。 交通標誌識彆： 識彆各種交通標誌，為自動駕駛決策提供信息。 行人與車輛檢測： 實時檢測和跟蹤場景中的行人、車輛等動態目標。 交通流量統計與分析： 通過視頻分析實現交通流量的自動化統計。 醫療影像分析： 醫學圖像分割： 自動分割病竈區域，如腫瘤、器官等。 疾病診斷輔助： 基於圖像特徵輔助醫生進行疾病診斷。 手術導航： 為外科手術提供實時的圖像導航。 安防監控與人臉識彆： 行為分析： 異常行為檢測，如闖入、打鬥等。 人臉檢測與識彆： 實現身份驗證、人群分析等。 視頻內容分析： 自動提取視頻中的關鍵信息。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 場景理解與三維重建： 為AR/VR應用提供真實世界的幾何信息。 目標跟蹤與位姿估計： 實現虛擬對象與真實場景的精確疊加。 其他領域應用： 農業（病蟲害檢測、作物産量估算）、零售（智能貨架、客流分析）、娛樂（特效製作、遊戲開發）等。 本書的特色： 理論與實踐並重： 本書不僅深入剖析瞭機器視覺算法的數學原理和推導過程，還結閤瞭大量的實際應用案例，幫助讀者理解算法如何在真實世界中發揮作用。 雙語對照： 提供中文和英文雙語內容，方便不同語言背景的讀者進行學習和研究，促進國際學術交流。 算法原理清晰： 對於每一項關鍵算法，都力求解釋其核心思想、數學模型和實現細節，讓讀者知其然，更知其所以然。 前沿技術覆蓋： 關注並介紹瞭近年來在深度學習浪潮下湧現齣的先進機器視覺技術，如端到端的模型、注意力機製等。 圖文並茂： 包含豐富的插圖、圖錶和僞代碼，直觀地展示算法流程和概念，提高學習效率。 條理清晰的結構： 內容組織邏輯性強，從基礎到高級，從理論到應用，層層遞進，便於讀者係統性地構建知識體係。 《機器視覺算法與應用（雙語版）》將是任何希望深入瞭解和掌握機器視覺技術領域的專業人士和學習者的寶貴資源。通過本書的學習，讀者將能夠獨立設計、實現和優化機器視覺係統，並將其成功應用於各種具有挑戰性的實際問題中，推動相關領域的技術進步和産業發展。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《機器視覺算法與應用（雙語版）》，說實話，剛翻開的時候，我心裏是有點打鼓的。畢竟“算法”這兩個字聽起來就頭大，而且“雙語版”，我擔心自己會被密密麻麻的英文嚇到，然後中文的部分又覺得不夠深入。結果呢？驚喜！這本書的排版設計非常友好，中文和英文的對照清晰明瞭，完全沒有我想象中的那種壓迫感。我之前看過一些國外引進的書，翻譯過來總會有些生硬或者不符閤中文的閱讀習慣，但這本書在這方麵做得非常齣色，感覺就像是為我們國內的讀者量身定做一樣。而且，它並沒有一股腦地把所有理論都堆砌上去，而是從最基礎的概念講起，循序漸進。舉個例子，剛開始講圖像的獲取和預處理，就用瞭非常通俗易懂的比喻，讓我這個對計算機視覺瞭解不深的人也能很快跟上節奏。書中穿插的案例也很有意思，不是那種高高在上的理論研究，而是結閤瞭一些實際的應用場景，比如工業檢測、自動駕駛的初步設想等等，讓我覺得學到的東西是有用的，不是紙上談兵。雖然我還沒深入到後麵的章節，但光是前麵的鋪墊，就讓我對後續的學習充滿瞭信心。這本書真的讓我覺得，原來機器視覺也不是那麼遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直覺得機器視覺這門學科離我比較遙遠，更像是科學傢們研究的範疇。但最近因為工作需要，我不得不去接觸和瞭解一些相關的知識。朋友推薦瞭這本《機器視覺算法與應用（雙語版）》，我抱著試試看的心態買瞭迴來。沒想到，這本書真的顛覆瞭我之前的印象。它的語言風格不像很多學術著作那樣枯燥乏味，而是寫得相當生動有趣。即使是復雜的概念，作者也盡量用生活化的例子來解釋，讓我這個非專業人士也能大緻理解。例如，在講到圖像的特徵提取時，作者把不同的特徵點比作人眼觀察事物時注意到的一些特殊細節，生動形象。而且，這本書的插圖非常多，而且設計得非常精美，很多復雜的算法流程圖都畫得一目瞭然，大大減輕瞭我的閱讀負擔。更重要的是，這本書不僅僅停留在理論層麵，它還結閤瞭大量的實際應用案例，從智能手機的人臉識彆到工業生産綫的自動化檢測，再到安防監控的智能分析，這些例子都讓我看到瞭機器視覺的無限可能，也激發瞭我進一步學習的興趣。雖然我還沒來得及深入研究其中的算法細節，但僅從這本書的整體風格和內容安排來看，就足以讓我感受到它的用心和價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀研究生，一直對機器視覺領域充滿興趣，特彆是想在畢業設計中應用一些前沿的技術。在查找相關資料的過程中，偶然發現瞭這本《機器視覺算法與應用（雙語版）》。拿到書後，我立刻被它嚴謹的學術風格和豐富的案例所吸引。這本書不僅僅是羅列算法，更重要的是它深入剖析瞭每一種算法的原理、優缺點以及適用場景。我尤其喜歡書中對數學原理的推導，雖然有些部分確實需要花點時間去理解，但這種深入的講解反而讓我對算法有瞭更深刻的認識，不再是停留在“調用API”的層麵。而且，雙語版的設置真的太方便瞭，遇到一些中文術語不夠清晰的地方，可以立即對照英文原文，理解起來會更準確，也避免瞭一些翻譯上的誤解。我記得有一次，我為瞭弄懂一個復雜的算子，翻瞭好幾篇中文文獻都沒有完全理解，最後還是在這本書的英文部分找到瞭一些關鍵的解釋，豁然開朗。書中還提供瞭一些代碼示例，雖然不是完整的項目，但足以幫助我們理解算法的實現細節。對於我們這些需要動手實踐的學生來說，這是非常寶貴的資源。我感覺這本書不僅僅是教材，更像是一位循循善誘的導師，引導我一步步走進機器視覺的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在互聯網公司從事圖像處理相關工作的工程師，我日常工作中經常會接觸到各種各樣的視覺問題，從簡單的圖像增強到復雜的物體識彆，都需要紮實的算法功底。在這之前，我嘗試過一些零散的在綫課程和技術博客，但總覺得缺乏一個係統性的、能夠深入講解核心原理的參考資料。直到我入手瞭這本《機器視覺算法與應用（雙語版）》，我纔找到瞭那份“失落的拼圖”。這本書的內容非常全麵，涵蓋瞭從基礎的圖像處理到深度學習在機器視覺中的應用。我特彆欣賞書中對於經典算法的講解，例如SIFT、HOG等，它們不僅詳細介紹瞭算法的步驟，還深入分析瞭背後的數學原理和幾何意義，這對於我理解算法的局限性和改進方嚮非常有幫助。此外，書中對深度學習的介紹也非常及時和前沿，CNN、RNN、GAN等在機器視覺中的應用都有詳細的闡述，並提供瞭相關的實例。最讓我驚喜的是，這本書的實踐性也很強，書中給齣的代碼片段雖然精煉，但足以讓我快速理解算法的實現邏輯，並能將其應用到我的實際工作中。雙語版的設置更是錦上添花，對於我這種需要經常閱讀英文技術文檔的工程師來說，極大地提高瞭我的閱讀效率和理解的準確性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿好奇的業餘愛好者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹機器視覺的入門書籍。市麵上有很多書籍，要麼過於理論化，要麼過於淺顯，很難找到一個恰到好處的平衡點。當我在書店看到這本《機器視覺算法與應用（雙語版）》時，就被它厚實的體量和精美的封麵所吸引。翻開內頁，我驚喜地發現，這本書的內容組織非常閤理。它從最基礎的圖像錶示、色彩空間等概念開始講起，然後逐步深入到圖像的幾何變換、濾波、邊緣檢測等經典算法。我喜歡它在講解每一個算法時，都會先介紹其基本思想，再進行數學推導，最後給齣僞代碼或者簡單的示例。這種循序漸進的方式，讓我能夠更好地理解算法的邏輯。而且，書中對一些高級話題，如物體識彆、目標跟蹤、三維重建等，也都有涉及，雖然可能不會像專門的書籍那樣深入，但作為一本概覽性的書籍，已經做得非常齣色瞭。雙語版的設置對我這種希望提升英語閱讀能力的人來說，也是一個巨大的加分項。能夠對照著中文和英文來學習，不僅加深瞭理解，也學習瞭相關的英文術語，對我未來的學習非常有幫助。總之，這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在這片充滿魅力的機器視覺領域中，開始瞭我的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

書很好，可以買瞭還沒看

評分☆☆☆☆☆

好書，很不錯

評分☆☆☆☆☆

全新，注冊碼可以注冊

評分☆☆☆☆☆

感覺一般般，講的所有內容都是蜻蜓點水，要不中文，要不英文，非得弄個雙語

評分☆☆☆☆☆

書挺好，介紹的很全麵，入門很適閤

評分☆☆☆☆☆

這本書我我們方嚮的必備書籍，可以滿足使用。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯啊，從事本行業，現在補補課彌補一下其中細節的東西，對以後工作還是有很大幫助的

評分☆☆☆☆☆

機器視覺經典書籍，雙語版更適閤理解

評分☆☆☆☆☆

好書，很不錯