0人評分過此書
本书针对机器视觉的原理和算法，以及如何应用算法解决问题进行探讨和说明，并利用Halcon对各种机器视觉算法进行举例，让读者全面理解Halcon机器视觉开发过程中的各种常用算法的原理及其应用方法，提高实际开发水平和项目实战能力。
- 版权页
- 目录
- 内容提要
- 前言
-
第1篇 基础篇
-
第1章 机器视觉概述
-
1.1 什么是机器视觉
-
1.2 机器视觉与计算机视觉的区别
-
1.3 机器视觉的工作原理
-
1.4 机器视觉的应用领域
-
-
第2章 如何做机器视觉项目
-
2.1 项目的前期准备
-
2.2 项目规划
-
2.3 详细设计
-
2.4 项目交付
-
-
第3章 硬件环境搭建
-
3.1 相机
-
3.2 图像采集卡
-
3.3 镜头
-
3.4 光源
-
3.5 实例：硬件选型
-
-
第4章 软件图像采集
-
4.1 获取非实时图像
-
4.2 获取实时图像
-
4.3 多相机采集图像
-
4.4 Halcon图像的基本结构
-
4.5 实例：采集Halcon图像并进行简单处理
-
-
-
第2篇 算法篇
-
第5章 图像预处理
-
5.1 图像的变换与校正
-
5.2 感兴趣区域（ROI）
-
5.3 图像增强
-
5.4 图像平滑与去噪
-
5.5 光照不均匀
-
-
第6章 图像分割
-
6.1 阈值处理
-
6.2 区域生长法
-
6.3 分水岭算法
-
-
第7章 颜色与纹理
-
7.1 图像的颜色
-
7.2 颜色通道的处理
-
7.3 实例：利用颜色信息提取背景相似的字符区域
-
7.4 纹理分析
-
-
第8章 图像的形态学处理
-
8.1 腐蚀与膨胀
-
8.2 开运算与闭运算
-
8.3 顶帽运算与底帽运算
-
8.4 灰度图像的形态学运算
-
8.5 实例：粘连木材图像的目标分割与计数
-
-
第9章 特征提取
-
9.1 区域形状特征
-
9.2 基于灰度值的特征
-
9.3 基于图像纹理的特征
-
-
第10章 边缘检测
-
10.1 像素级边缘提取
-
10.2 亚像素级边缘提取
-
10.3 轮廓处理
-
-
第11章 模板匹配
-
11.1 模板匹配的种类
-
11.2 图像金字塔
-
11.3 模板图像
-
11.4 模板匹配的步骤
-
11.5 实例：指定区域的形状匹配
-
-
第12章 图像分类
-
12.1 分类器
-
12.2 特征的分类
-
12.3 光学字符识别
-
-
第13章 相机标定与三维重建
-
13.1 立体视觉的基础知识
-
13.2 相机标定
-
13.3 双目立体视觉
-
13.4 激光三角测量
-
13.5 DFF方法
-
-
第14章 机器视觉中的深度学习
-
14.1 深度学习的基本概念
-
14.2 分类
-
14.3 物体检测
-
14.4 语义分割
-
-
-
第3篇 应用案例篇
-
第15章 实例分析：印刷完整性检测
-
15.1 系统结构
-
15.2 检测算法
-
-
第16章 实例分析：布料表面缺陷检测
-
16.1 检测算法
-
16.2 检测布料表面划痕
-
16.3 检测布料表面破洞
-
16.4 检测周期纹理图像的缺陷
-
16.5 检测周期纹理图像的污染区域
-
-
第17章 实例分析：仪表数值智能识别
-
17.1 检测算法
-
17.2 指针识别
-
17.3 字符识别
-
17.4 数值分析
-
-
第18章 实例分析：双目立体视觉与定位
-
18.1 系统结构
-
18.2 图像采集与标定
-
18.3 双目测距
-
-
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
評分與評論
請登入後再留言與評分
EPUB
EPUB
PDF
PDF
