机器视觉算法与应用(国外经典教材.计算机科学与技术) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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[德] 斯蒂格（Steger，C.），[德] 尤里奇（ 著

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• 图像处理
• 计算机视觉
• 算法
• 应用
• 模式识别
• 人工智能
• 深度学习
• 计算机科学
• 技术

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302181965

商品编码：1075368193

出版时间：2010-09-03

作  者:（德）斯蒂格（Steger,C.），（德）尤里奇（Ulrich,M.）（德）威德曼（Wiedemann,C.）　著；杨少荣　等译 著作 定  价:69 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2010年09月03日 装  帧:平装 ISBN:9787302181965 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及书巾应用案例，请访问www.machine-vision-book.cn或www.machine-vision-book.corn ●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
●部分目录

内容简介

本书是一本关于机器视觉算法与应用的中英文对照版教材。
    这是靠前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。
    本书的三位作者在MVTec公司负责有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。作者在本书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。

《机器视觉：深度解析与前沿探索》 内容简介： 本书是一部深入剖析机器视觉领域核心算法与前沿应用的综合性学术著作。它旨在为读者构建一个全面而系统的知识体系，从理论基础到实际应用，层层递进，引导读者掌握现代机器视觉技术的精髓。全书以严谨的逻辑结构和丰富的图文资料，详细阐述了机器视觉的各个关键环节，包括图像获取、预处理、特征提取、目标识别、场景理解以及多模态信息融合等。 第一部分：机器视觉基础理论与成像原理 本书的开篇首先奠定了坚实的理论基础，深入探讨了机器视觉的成像原理和视觉感知的生物学启示。我们将从人类视觉系统的基本构造和工作机制出发，阐释其在信息获取、处理和理解方面的独特优势，进而类比和引申到机器视觉系统的设计理念。 成像系统与光学模型： 详细介绍相机模型、镜头畸变、相机标定等核心概念。通过建立精确的数学模型，读者将理解如何在数字世界中准确地重建物体的三维几何信息。我们将深入分析不同类型的相机（如单目相机、双目相机、深度相机）及其成像特性，并探讨如何通过标定技术消除成像过程中的误差，确保后续处理的准确性。 图像形成与数字表示： 阐述光照、反射、透射等物理现象如何影响图像的形成，以及数字图像的采样、量化等关键过程。读者将学习图像的像素表示、色彩空间（如RGB、HSV、LAB）的转换与应用，以及理解不同色彩空间在图像处理任务中的优势。 数字图像处理基础： 详细介绍点运算、灰度变换、直方图均衡化、滤波器（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子）等经典图像增强与去噪技术。这些基础技术是后续更复杂算法的基石，本书将通过大量实例说明其原理和应用场景，帮助读者掌握如何有效地改善图像质量，为后续的特征提取和目标识别打下基础。 第二部分：特征提取与描述 特征提取是机器视觉任务中的核心环节，它直接决定了算法的性能和鲁棒性。本部分将深入探讨各种经典的以及现代的特征提取与描述方法。 边缘和角点检测： 详细介绍Canny边缘检测、Roberts、Prewitt、Sobel算子等边缘检测算法的原理与实现。读者将理解不同算子在检测不同类型边缘时的优劣，并学会如何利用这些算法来定位图像中的关键结构。同时，我们将深入探讨Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等算法，理解角点作为图像稳定特征的意义，以及它们在图像配准、目标跟踪等应用中的作用。 区域特征提取： 介绍如何从图像区域中提取有意义的特征，例如纹理特征（如LBP、GLCM）、形状特征（如轮廓描述、不变矩）等。我们将分析这些特征在区分不同物体或材质时的有效性，并提供相应的算法实现细节。 尺度不变特征变换（SIFT）与加速鲁棒特征（SURF）： 详细解析SIFT和SURF算法的原理，包括尺度空间理论、关键点检测、尺度不变描述子生成等。这些算法因其对尺度、旋转和光照变化的鲁棒性而成为图像匹配、物体识别的经典之选。本书将深入剖析其数学原理和实现细节，并探讨它们在实际应用中的优势与局限。 局部二值模式（LBP）与方向梯度直方图（HOG）： 详细介绍LBP算法在纹理分析中的应用，以及HOG算法在物体形状描述上的强大能力。我们将深入分析这些算法的计算方法和特征表示方式，并展示它们在人脸识别、行人检测等任务中的成功应用。 深度学习时代的新型特征： 引入卷积神经网络（CNN）在特征提取上的革命性贡献。我们将解析CNN如何通过多层卷积和池化操作，自动学习到从低级到高级的层次化特征表示。从经典的LeNet到现代的AlexNet、VGG、ResNet，本书将梳理CNN在特征提取能力上的演进，并探讨如何利用预训练的CNN模型进行迁移学习，以适应各种定制化的视觉任务。 第三部分：目标识别与分类 识别出图像中的特定目标是机器视觉的核心目标之一。本部分将系统介绍各种目标识别与分类的技术。 传统分类器： 深入讲解支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等经典分类算法。我们将详细阐述它们的原理、数学模型以及在图像分类任务中的应用。例如，SVM如何通过寻找最优超平面进行分类，KNN如何基于距离度量进行预测。 基于部件的模型： 介绍Deformable Part Model（DPM）等基于部件的目标检测方法，分析其如何通过组合不同部件来识别复杂的目标。 深度学习的目标检测： 详细解析当前主流的深度学习目标检测框架，包括： 两阶段检测器： 如R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），深入分析其区域提议网络（RPN）的工作机制和分类/回归过程。 单阶段检测器： 如YOLO系列（YOLOv1-v8）、SSD，解析其如何实现端到端的检测，以及在速度和精度上的权衡。 Transformer在目标检测中的应用： 介绍DETR等基于Transformer的目标检测模型，探讨其如何利用自注意力机制实现全局上下文的建模，以及在处理大规模图像时的潜力。 语义分割与实例分割： 区分并详细介绍语义分割（如FCN, U-Net, DeepLab）和实例分割（如Mask R-CNN）的技术。我们将深入解析这些模型如何实现像素级别的分类和目标的独立识别，并在自动驾驶、医学影像分析等领域展示其应用。 第四部分：三维视觉与场景理解 超越二维图像的局限，本书将深入探讨如何从图像中恢复三维信息，并理解整个场景的结构与内容。 立体视觉与深度恢复： 详细介绍双目立体视觉的基本原理，包括视差计算、匹配策略（如块匹配、像素匹配）以及深度图的生成。我们将分析视差图的获取及其在三维重建中的作用。 运动估计与光流： 探讨如何通过分析连续帧之间的图像变化来估计物体的运动。我们将深入讲解Lucas-Kanade光流算法、Farneback光流算法等，并阐述它们在视频分析、目标跟踪中的应用。 三维重建： 介绍从单目或多目图像恢复物体三维结构的技术，包括SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）方法。我们将分析如何利用相机运动信息和多视角几何约束来构建场景的三维模型。 场景理解： 结合目标识别、分割和三维信息，深入探讨场景理解技术。这包括场景分类、场景解析（即区分场景中的不同物体及其相互关系）以及基于深度学习的端到端场景理解模型。 第五部分：多模态信息融合与前沿应用 在现实世界中，视觉信息往往与其他模态信息（如激光雷达点云、声音、文本）相互补充。本部分将探讨多模态信息融合的理论与实践。 视觉与激光雷达融合： 介绍如何将相机的二维图像信息与激光雷达的深度点云信息相结合，以实现更精确的目标检测、场景分割和三维定位。我们将分析不同融合策略（如早期融合、晚期融合、特征级融合）的优缺点。 视觉与文本的交叉： 探讨图像描述生成（Image Captioning）和视觉问答（Visual Question Answering, VQA）等任务，解析如何利用深度学习模型将图像内容与自然语言描述联系起来。 机器人视觉： 详细介绍机器人在导航、定位（SLAM）、物体抓取等任务中如何应用机器视觉技术。我们将分析机器人如何通过视觉感知来理解和交互周围环境。 自动驾驶： 深入剖析自动驾驶系统中机器视觉的应用，包括车道线检测、交通标志识别、行人检测、障碍物规避等。我们将讨论端到端的自动驾驶模型以及其面临的挑战。 工业视觉： 涵盖工业自动化中的机器视觉应用，如产品缺陷检测、尺寸测量、自动化装配等。本书将展示机器视觉如何提升生产效率和产品质量。 增强现实与虚拟现实： 探讨机器视觉在AR/VR技术中的作用，包括相机跟踪、场景重建、物体识别与叠加等。 医学影像分析： 介绍机器视觉在医学影像（如X光、CT、MRI）的诊断、分割、病灶检测等方面的应用，展示其在辅助医生诊断和治疗中的潜力。 学习方法与资源 本书在每个章节都配有详实的数学推导、伪代码示例以及对关键算法的直观解释。我们鼓励读者在理论学习的同时，积极动手实践，利用开源库（如OpenCV, TensorFlow, PyTorch）实现书中的算法，并在数据集上进行测试和调优。书中还会提供相关的学术论文推荐和在线资源链接，以便读者进一步深入探索。 本书特色 全面系统： 覆盖了从基础理论到前沿应用的机器视觉全貌。 深入透彻： 对核心算法进行详细的数学推导和原理分析。 实例丰富： 大量图文并茂的示例，帮助读者理解抽象概念。 前沿导向： 重点关注深度学习在机器视觉中的最新进展。 实践结合： 强调理论与实践相结合的学习方法。 《机器视觉：深度解析与前沿探索》将成为您深入理解和掌握机器视觉技术的宝贵资源，助您在这个快速发展的领域中奠定坚实的基础，并开启创新之旅。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的标题所吸引，尤其是“经典教材”这几个字，让我看到了其内容上的扎实和权威性。作为一个对模式识别领域略有了解，但对机器视觉具体算法还不太熟悉的学习者，我非常希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径。我特别关注那些关于“图像特征提取”和“目标检测”的章节，因为我理解这是机器视觉任务的基础。我希望能在这本书中找到对SIFT、HOG等经典特征提取方法的详细解释，以及RCNN、YOLO等流行目标检测算法的原理介绍。更重要的是，我期待书中能够包含一些关于如何评估算法性能的指标，以及如何根据实际应用场景选择合适的算法的指导。如果书中还能提供一些编程实践的建议，例如推荐使用的开源库和开发环境，那就更完美了。这本书无疑为我打开了通往机器视觉世界的大门，让我对未来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本《机器视觉算法与应用》时，我有点被它沉甸甸的分量给吓到了，但同时也涌起一股莫名的兴奋。我是一名初涉机器视觉领域的学生，之前接触的都是一些零散的在线教程和博客文章，总感觉知识点不成体系，难以深入。而这本书，从其“经典教材”的 title 来看，就知道它一定是对这个领域有着非常深入和全面的阐述。我尤其好奇的是它在“应用”部分会有怎样的呈现。毕竟，算法再精妙，脱离了实际应用也只是空中楼阁。我希望这本书能够提供一些真实世界的案例，比如工业自动化中的缺陷检测、自动驾驶中的环境感知，甚至是医疗影像分析等，让我能够看到这些抽象的算法如何在现实生活中发挥巨大的作用。同时，我对于书中在算法的实现细节上会有多少篇幅也充满期待，毕竟理论与实践的结合才是学习的关键。希望能有详细的伪代码或者参考实现，这样我就可以动手去尝试，去验证书中的理论。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，一种浓厚的学术氛围扑面而来。其“经典教材”的定位，让我对接下来的阅读充满了信心。我一直对计算机视觉中的“立体视觉”和“三维重建”部分特别着迷，总觉得这部分内容是连接虚拟世界与现实世界的重要桥梁。这本书在相关章节的阐述，是否能够深入浅出地讲解其中的数学原理，比如对极几何、多视角立体匹配等概念，是否能有清晰的图示来辅助理解，这一点是我非常看重的。我期待它能不仅仅停留在算法的罗列，更能引导读者去思考这些算法背后的几何原理和物理意义。同时，如果书中能够提及一些相关的经典数据集和评测指标，并对不同算法的性能进行量化分析，那将是对我学习和研究非常有价值的参考。我希望能从这本书中获得一种“解惑”的感觉，真正理解机器如何“看”懂世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和排版确实给人一种厚重而专业的印象，这让我对内容的深度和广度充满了期待。作为一名有着一定机器学习基础但对机器视觉仍感陌生的学习者，我非常看重教材的系统性和权威性。我希望这本书能够从最基本的图像处理原理讲起，逐步深入到各种核心的机器视觉算法，并且能够清晰地解释每种算法的数学原理、优缺点以及适用场景。尤其是我对其中关于“物体识别与跟踪”的章节非常感兴趣，因为这直接关系到很多现实世界的应用，比如安防监控、人机交互等。我期待书中能够详细介绍各种识别算法，例如基于深度学习的方法和传统的基于特征的方法，并对它们进行对比分析。同时，我也希望书中能够提供一些关于算法实现和优化的技巧，这样在实际项目中，我才能够更高效地运用这些知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是颇具匠心，经典的深蓝色搭配简洁的烫金字体，一下子就勾勒出其“经典教材”的定位。拿到手里，厚实的分量感便让人对其内容的详实程度有了初步的预期。翻开目录，各种我耳熟能详又充满神秘感的算法名词扑面而来——SIFT、SURF、HOG、SVM……这些名字仿佛是打开机器视觉大门的钥匙，让人充满了探索的渴望。尤其是看到“特征提取与描述”、“图像分割与识别”等章节时，我仿佛已经看到了书中生动的图例和严谨的数学推导，期待着能够清晰地理解这些核心概念背后的原理。这本书的出版信息也相当引人注目，“国外经典教材”的标签，意味着其内容经过了时间的考验和无数读者的检验，理论体系完整，脉络清晰，这对于我这样希望系统性学习的读者来说，无疑是最宝贵的财富。我尤其看重这类教材在基础理论上的扎实程度，因为我知道，只有打牢了基础，才能在更复杂的应用层面游刃有余。这本书的出现，恰恰满足了我对深度学习以外的传统机器视觉算法的系统性学习需求。

评分☆☆☆☆☆

还可以

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一本好书，很实用！！！

评分☆☆☆☆☆

这书 有点深奥 ，入门比较不适合 ，

评分☆☆☆☆☆

这书 有点深奥 ，入门比较不适合 ，

评分☆☆☆☆☆

好书好书好书，死贵死贵死贵

评分☆☆☆☆☆

学习！！！！！！！！

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深奥

评分☆☆☆☆☆

理论书籍，对解决实际问题帮助不大

评分☆☆☆☆☆

书质量可以