包郵 圖像處理、分析與機器視覺（基於LabVIEW）楊高科 機器視覺係統構建開發設計技術書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

楊高科 著

圖書標籤:

• LabVIEW
• 圖像處理
• 機器視覺
• 圖像分析
• 係統構建
• 開發設計
• 技術書籍
• 楊高科
• 機器視覺係統
• 包郵

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302496410

商品編碼：28102855992

《精通現代圖像識彆技術：從原理到實戰》 內容概述： 本書深入剖析瞭現代圖像識彆技術的底層原理、核心算法以及在實際應用中的落地方法。我們不局限於某一特定軟件平颱，而是緻力於構建一個普適性的技術知識體係，幫助讀者掌握圖像識彆領域的核心能力。本書將帶領您穿越圖像數據的迷人世界，從最基本的像素級操作，到復雜的多模態信息融閤，再到前沿的深度學習模型，為您構建一個全麵而深刻的認知框架。 第一章：圖像基礎與預處理 本章將為您揭示數字圖像的本質。我們將從像素、灰度、顔色空間（如RGB、HSV、YUV）等基本概念入手，講解圖像在計算機中是如何錶示和存儲的。您將學習到各種圖像文件格式（BMP, JPEG, PNG, TIFF等）的特點及其適用場景。 隨後，我們將重點介紹圖像預處理技術，這是任何圖像識彆任務成功的基礎。您將掌握： 幾何變換： 包括平移、鏇轉、縮放、裁剪、仿射變換、透視變換等，理解這些變換如何改變圖像的空間關係，以及在圖像配準、校正中的應用。 灰度變換： 學習直方圖均衡化、對比度拉伸、伽馬校正等方法，如何增強圖像的視覺質量，突齣細節，剋服光照不均等問題。 濾波與平滑： 掌握多種濾波器的原理和應用，如高斯濾波、均值濾波、中值濾波，用於降噪、去除椒鹽噪聲，以及保護圖像邊緣。 邊緣檢測： 深入理解Canny、Sobel、Laplacian等經典邊緣檢測算法的數學原理，以及它們在目標輪廓提取中的作用。 形態學操作： 學習腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，理解它們如何用於去除小噪聲、連接斷開的物體、分離粘連的物體等。 第二章：特徵提取與描述 圖像識彆的關鍵在於從原始像素中提取有意義的特徵。本章將帶您領略特徵工程的藝術： 局部特徵描述子： 深入探討SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等經典局部特徵提取算法的原理。您將理解特徵點的檢測、描述符的生成，以及它們在圖像匹配、目標跟蹤中的強大威力。 全局特徵提取： 介紹顔色直方圖、紋理特徵（如LBP、GLCM）、形狀特徵等全局特徵的計算方法，以及它們在圖像檢索、場景分類中的應用。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）： 詳細解析HOG特徵的構建過程，理解其如何捕捉物體邊緣的方嚮信息，以及在行人檢測等領域的成功應用。 基於深度學習的特徵提取： 概述捲積神經網絡（CNN）如何自動學習層次化的圖像特徵，從低級的邊緣、紋理到高級的形狀、語義信息，為後續的分類、識彆任務奠定基礎。 第三章：圖像分割與目標檢測 將圖像分解為有意義的區域，或精確定位感興趣的目標，是圖像理解的重要環節。本章將重點介紹： 閾值分割： 講解Otsu法、自適應閾值等全局和局部閾值分割方法，以及它們在二值化圖像中的應用。 區域生長與分裂閤並： 介紹基於像素相似性的區域生長算法，以及如何通過分裂閤並來優化分割結果。 圖割（Graph Cuts）： 探討將圖像分割問題轉化為圖論中的最小割問題，理解其在精確目標分割中的優勢。 傳統目標檢測方法： 迴顧基於滑動窗口和特徵匹配的傳統目標檢測思路。 現代目標檢測框架： 詳細解析基於深度學習的目標檢測算法，包括： 兩階段檢測器： 如Faster R-CNN係列，理解候選區域生成（RPN）與分類迴歸的協同工作。 單階段檢測器： 如YOLO（You Only Look Once）係列、SSD（Single Shot MultiBox Detector），分析其如何實現高效的實時檢測。 Anchor-free檢測器： 介紹FCOS、CenterNet等不依賴預設Anchor Box的檢測方法。 目標跟蹤： 學習卡爾曼濾波、粒子濾波等經典跟蹤算法，以及基於深度學習的跟蹤方法（如Siamese網絡、Transformer-based跟蹤器），實現對運動目標的持續追蹤。 第四章：圖像分類與識彆 本章聚焦於如何讓計算機“看懂”圖像中的內容，並將其歸類： 傳統分類器： 介紹支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等經典機器學習分類器在圖像分類任務中的應用。 基於深度學習的圖像分類： 捲積神經網絡（CNN）架構： 深入剖析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等裏程碑式的CNN架構，理解其設計思想、網絡結構和性能提升的關鍵。 遷移學習（Transfer Learning）： 講解如何利用預訓練模型（如ImageNet上訓練的模型）來加速和優化新任務的分類模型，以及微調（fine-tuning）的技巧。 數據增強（Data Augmentation）： 介紹翻轉、裁剪、鏇轉、顔色抖動等數據增強技術，如何擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力。 注意力機製（Attention Mechanisms）： 探討各種注意力機製（如SE-Net、CBAM）如何讓模型聚焦於圖像的重要區域，提升分類精度。 物體識彆與場景識彆： 結閤前麵章節的內容，講解如何綜閤運用特徵提取、目標檢測和分類技術，實現對圖像中特定物體的識彆以及對整體場景的理解。 第五章：圖像重建與增強 本章將探討如何從受損或低質量的圖像中恢復信息，以及如何提升圖像的視覺錶現力： 圖像去模糊： 講解多種去模糊算法的原理，包括基於盲捲積、深度學習的方法。 超分辨率重建（Super-Resolution）： 介紹傳統插值方法，以及基於深度學習的SRCNN、ESPCN、EDSR等模型，如何從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。 圖像去噪： 結閤第一章內容，深入探討更高級的去噪算法，如BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）、基於深度學習的去噪網絡。 HDR（High Dynamic Range）圖像閤成： 講解如何通過多張不同曝光的圖像閤成具有更寬動態範圍的圖像。 圖像修復（Image Inpainting）： 介紹如何填充圖像中的缺失或損壞區域，使其看起來自然。 第六章：應用領域與案例分析 本章將把理論知識付諸實踐，通過具體的應用案例展示圖像識彆技術的強大能力： 工業自動化： 缺陷檢測、産品分揀、尺寸測量、二維碼識彆等。 醫療影像分析： 病竈檢測、圖像分割（如腫瘤區域）、輔助診斷等。 自動駕駛： 交通標誌識彆、車道綫檢測、行人與障礙物檢測、場景理解等。 安防監控： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測等。 遙感與地理信息： 土地覆蓋分類、建築物檢測、變化監測等。 內容檢索與推薦： 圖像搜索、相似圖像查找、基於視覺的內容推薦係統。 虛擬現實與增強現實： 物體跟蹤、姿態估計、三維重建等。 附錄： 常用圖像處理與視覺庫介紹： 簡要介紹OpenCV、Pillow、Scikit-image等主流的圖像處理庫，以及TensorFlow、PyTorch等深度學習框架在計算機視覺領域的應用。 數學基礎迴顧： 簡要迴顧綫性代數、概率論、微積分等在圖像處理與機器視覺中常用到的數學概念。 本書特色： 理論與實踐並重： 深入講解算法原理，同時提供清晰的實踐指導和思路。 係統性強： 構建瞭一個從基礎到前沿的完整知識體係，幫助讀者建立全局觀。 麵嚮現代技術： 重點涵蓋瞭基於深度學習的先進技術，並緊跟行業發展趨勢。 廣泛的應用視野： 通過豐富的案例分析，展示圖像識彆技術的無限可能。 注重底層理解： 鼓勵讀者深入理解算法的內在機製，而非停留在API調用層麵。 本書旨在為計算機科學、人工智能、自動化、電子工程等領域的學生、研究人員和工程師提供一份詳實的參考指南，幫助他們掌握現代圖像識彆的核心技能，並能在各自的研究和開發工作中取得突破。無論您是初學者還是有一定經驗的從業者，都能從中受益，開啓您的圖像識彆探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的另一個主要驅動力是希望瞭解如何“構建開發設計”一個完整的機器視覺係統。我期望書中能包含項目管理的流程、從傳感器選型到光源配置的實際考量，以及係統集成的關鍵步驟。然而，這本書的重點似乎完全跑偏瞭。它花費瞭大約百分之八十的篇幅在純粹的算法描述和理論推導上，剩下的百分之二十則零散地提到瞭LabVIEW中的一些基礎函數，但這些函數的使用場景和最佳實踐幾乎沒有涉及。例如，書中提到瞭目標定位的算法，卻從未展示過在LabVIEW界麵中，如何正確地連接數據流、處理錯誤集群，或者如何優化實時性能。更彆提關於硬件接口的討論瞭，像是工業相機（GigE Vision或USB3 Vision）的驅動如何導入LabVIEW、觸發機製如何設計，這些對於係統構建至關重要的環節，書中是完全缺失的。讀完後，我感覺自己像是一個隻學會瞭如何組裝發動機零件的工程師，卻不知道如何把這些零件裝進車架裏發動起來。這本書給人一種強烈的“理論灌輸”感，卻極度缺乏“工程實踐”的指導性文件應有的嚴謹和細緻。

評分☆☆☆☆☆

我對“機器視覺係統構建”這一塊的期待，還包括瞭對不同行業應用案例的剖析，例如錶麵缺陷檢測、尺寸測量、還是字符識彆（OCR）。我希望能看到一些現實世界中遇到的挑戰，以及如何運用書中學到的工具去解決它們。這本書在這方麵的貢獻可以說是微乎其微。它似乎停留在對標準圖像處理工具箱功能的介紹層麵，缺乏對實際工業場景約束條件的考量。例如，在高速生産綫上，如何保證圖像采集的同步性？在復雜背景下，如何訓練一個足夠魯棒的模式匹配VI以應對光照變化？這些都是工程師必須麵對的“硬骨頭”，但書中提供的僅僅是“教科書式”的理想化處理流程。與其說它是一本麵嚮實際應用的指南，不如說它更像是一份針對LabVIEW VDM功能的索引手冊，隻是排列得稍微有邏輯性一些。對於希望快速在生産綫上部署解決方案的人來說，這本書提供的幫助非常有限，它更像是讓你瞭解“能做什麼”，而不是教你“如何做成”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格讓我感到非常睏惑，它似乎在努力在學術嚴謹性和通俗易懂之間尋找一個平衡點，但最終的結果是兩邊都不沾。有時候，作者會突然跳入非常口語化的錶達，比如使用一些非正式的俚語來解釋一個復雜的概念，這種突兀的轉變讓人措手不及，極大地破壞瞭閱讀的連貫性。而在另一些段落，它又會突然迴歸到那種非常古闆、佶屈聱牙的學術腔調，充滿瞭大量的被動語態和長句，使得核心思想被冗餘的修飾詞淹沒。這種風格的巨大波動，讓讀者很難建立起對作者敘事節奏的信任感。讀起來非常纍，需要不斷地在“這是在開玩笑嗎？”和“這又是什麼深奧的理論？”之間切換思維模式。如果說市麵上的好書是導遊帶著你遊覽一個景點，那麼這本書更像是拿著一張老舊的、手繪的地圖，上麵時而齣現清晰的地標，時而又被莫名其妙的塗鴉所覆蓋，讓人很難確定下一步究竟該邁嚮何方，更彆提精準抵達目的地瞭。

評分☆☆☆☆☆

關於“包郵”這個醒目的標簽，我本以為會帶來某種程度上的超值體驗，至少在排版和印刷質量上應該有所保障。可惜的是，這本書的裝幀和內文質量實在不敢恭維。首先，圖錶的清晰度是個大問題。涉及到LabVIEW的程序框圖截圖，許多關鍵的連綫和圖標細節模糊不清，很多時候需要反復猜測作者想要錶達的是哪個VI。在解釋復雜的圖像增強算法時，附帶的示例圖例往往是低分辨率的灰度圖，根本看不齣算法前後的效果差異，這對於視覺類書籍來說是緻命傷。更不用提那些密密麻麻的公式，很多數學符號的字體渲染效果極差，在黑白印刷下，上標和下標常常與正文混在一起，閱讀體驗非常糟糕。我甚至懷疑這些截圖和圖錶是否經過瞭任何專業的校對流程。對於一本技術手冊而言，清晰的圖文是基礎中的基礎，這本書在這方麵可以說是徹底失職瞭，使得原本可能還算有價值的理論內容，也因為呈現方式的拙劣而大打摺扣，讓人無法沉下心去深入研究。

評分☆☆☆☆☆

這本號稱是圖像處理入門的教材，我本來是滿懷期待的，畢竟名字裏帶瞭“LabVIEW”，這可是我工作中最常用的工具之一。結果翻開第一章，簡直是夢魘的開始。作者似乎對初學者抱有極大的誤解，上來就是一堆晦澀難懂的數學公式，什麼傅裏葉變換的離散錶示、矩陣的奇異值分解，講得雲裏霧裏，根本沒有圖形化的解釋或者實際的LabVIEW操作演示作為輔助。舉個例子，講到濾波器的設計，本該是拖拽幾個VI，設置幾個參數就能搞定的事情，偏偏作者用大段的文字和陌生的術語堆砌，讓我這個有一定LabVIEW基礎的人都感到挫敗。感覺作者是把一篇篇學術論文的摘要硬塞進瞭教材裏，完全沒有考慮讀者的接受麯綫。如果一個讀者想通過這本書快速上手用LabVIEW搭建一個實用的機器視覺係統，這本書的引導作用幾乎為零，更像是一本高級數學參考手冊，而且是用一種非常不友好的方式呈現的。它更像是為那些已經掌握瞭深厚數字圖像處理理論，隻是想把理論翻譯成LabVIEW代碼的人準備的，而不是為初學者鋪路的橋梁。讀完前幾章，我唯一的感受就是：我需要找一本真正講LabVIEW視覺工具包（Vision Development Module, VDM）如何操作的書籍來彌補這裏的知識空白。