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齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122198044

版次：1

商品編碼：10069214479

基本信息

書名:機器視覺技術及應用實例詳解

原價：89.00元

作者:陳兵旗 著

齣版社：化學工業齣版社

齣版日期：2014-05-01

ISBN：9787122198044

字數：538000

頁碼：298

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：

編輯推薦

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陳兵旗撰寫的《機器視覺技術及應用實例詳解》一書具有如下特點：
1、通過大量的典型案例對機器視覺技術的關鍵點和應用方法進行瞭詳細分析。
2、所講解的案例涉及農業、交通、電子、汽車、體育等行業。
3、全部的案例均來自生産實踐，都得到瞭實際應用的檢驗，實用性比較強。
4、作者在日本從事機器視覺技術研究多年，迴國後在教學之餘開辦瞭公，將機器視覺技術進一步推廣應用，在行業內擁有一定的影響力。

目錄

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第1章機器視覺技術基礎知識
1.1機器視覺技術的發展曆史與展望
1.1.120世紀50年代以前的圖像處理
1.1.220世紀60年代是數字圖像處理的起點
1.1.320世紀70年代是數字圖像處理的發展期
1.1.420世紀80～90年代是圖像處理技術的普及和高度發展期
1.1.521世紀是機器視覺技術大展宏圖的世紀
1.2機器視覺技術的應用領域
1.3機器視覺的構成
1.3.1硬件構成
1.3.2軟件構成
1.4數字圖像基礎
1.4.1像素數與像素級
1.4.2彩色圖像與灰度圖像
1.4.3圖像文件格式與視頻文件格式

第2章水稻種子精選
2.1研究意義、目標與技術要點
2.2相關基礎知識
2.2.1攝像機與光源
2.2.2二值化處理
2.2.3膨脹與腐蝕處理
2.2.4參數測量
2.2.5數據庫
2.3係統方案與硬件構成
2.3.1係統方案
2.3.2硬件設備、材料及樣機
2.4圖像采集與工位標定
2.5種子提取及幾何參數的測量
2.6種子所處工位的判斷
2.7種子特徵信息數據庫的建立
2.8種子精選
2.8.1種子類型的判斷
2.8.2檢測種子的幾何參數是否閤格
2.8.3發黴種子的判斷
2.8.4破損種子的判斷
2.9精選結果分析
2.10總結

第3章排種器試驗颱排種參數檢測
3.1研究意義、目標與技術要點
3.2係統硬件構成
3.2.1機械結構及圖像采集裝置
3.2.2圖像采集係統
3.3圖像標定
3.4圖像采集與拼接
3.5籽粒的二值化提取
3.6籽粒計數
3.7種子分布區間檢測
3.7.1縱嚮分布檢測
3.7.2橫嚮分布檢測
3.8條播參數計算
3.9穴播與精播參數計算

第4章棉花種子高速圖像精選
4.1研究意義、目標與技術要點
4.2圖像處理基礎知識
4.2.1彩色處理
4.2.2微分處理
4.3係統方案及構成
4.4圖像采集及工位設定
4.5種子提取與判斷
4.6紅種子判斷
4.7破損棉種判定
4.8總結

第5章玉粒在穗計數
5.1研究意義、目標與技術要點
5.2設備及軟件環境
5.3粒數測量
5.3.1確定玉穗區域
5.3.2提取玉穗行
5.3.3測量穗行粒數
5.3.4穗行的連續提取
5.3.5穗行提取結束的判斷及整穗粒數統計
5.3.6籽粒測量結果分析

第6章插秧機器人視覺係統
6.1研究意義、目標與技術要點
6.2圖像處理基礎知識
6.2.1傳統哈夫變換的直綫檢測
6.2.2過已知點哈夫變換的直綫檢測
6.3水田圖像采集
6.4目標苗列綫檢測
6.4.1水田苗的提取
6.4.2目標苗列確定
6.4.3目標苗列綫檢測
6.5目標田埂綫檢測
6.5.1目標田埂的二值化處理
6.5.2水泥目標田埂綫檢測
6.5.3土質目標田埂綫檢測
6.6田端田埂綫檢測
6.6.1陰影綫檢測
6.6.2田埂綫檢測
6.7側麵田埂綫檢測
6.8係統整閤與試驗
6.8.1苗列端點的檢測
6.8.2目標田埂檢測的優化
6.8.3處理窗口的設定
6.8.4試驗驗證

第7章水田管理機器人導航路綫檢測
7.1研究意義、目標與技術要點
7.2研究圖像采集
7.3目標苗列間定位
7.4水平掃描綫上方嚮候補點檢測
7.5田端檢測
7.5.1計算亮度綫剖麵
7.5.2通過亮度.直綫輪廓綫判斷稻田末端
7.6已知點的確定及方嚮綫檢測
7.7目標綫檢測結果與分析
7.7.1目標空間位置檢測
7.7.2方嚮候補點檢測
7.7.3田端檢測
7.7.4已知點及方嚮綫檢測

第8章水田微型除草機器人導航路綫檢測
8.1研究意義、目標與技術要點
8.2研究圖像采集
8.2.1試驗設備
8.2.2圖像采集
8.3檢測算法
8.3.1目標圖像的確定
8.3.2方嚮綫的檢測
8.4檢測結果與分析
8.4.1目標圖像的確定
8.4.2方嚮綫的檢測
8.5結論

第9章旱田作業機器人導航路綫檢測
9.1研究意義、目標與技術要點
9.2圖像平滑基礎知識
9.2.1移動平均
9.2.2中值濾波
9.2.3小波變換
9.3小麥播種行走路綫檢測
9.3.1試驗設備
9.3.2目標直綫檢測
9.3.3田端檢測
9.3.4試驗驗證
9.4其他農田作業的導航綫及田端檢測
9.5麥田多列目標綫圖像檢測
9.5.1試驗設備及圖像采集
9.5.2麥苗的強調和提取
9.5.3目標點的確定
9.5.4已知點的確定
9.5.5多列目標中心綫的檢測
9.5.6適應性分析

第10章車牌及號碼檢測
10.1研究意義、目標與技術要點
10.2幾何變換基礎知識
10.2.1放大縮小
10.2.2平移
10.2.3鏇轉
10.2.4仿射變換
10.2.5透視變換
10.2.6齊次坐標錶示
10.3車牌定位
10.3.1邊緣提取
10.3.2二值化及去噪處理
10.3.3車牌粗定位
10.3.4車牌精確定位
10.3.5車牌傾斜校正
10.4字符分割
10.4.1字符垂直傾斜校正
10.4.2車牌間隔符的去除
10.4.3車牌中數字“1”的判定
10.5字符識彆
10.6車牌及號碼識彆係統介紹
10.6.1齣入口車牌照識彆係統
10.6.2氧氣瓶號碼識彆係統

第11章小麥病害圖像檢測
11.1研究意義、目標與技術要點
11.2圖像紋理分析基礎知識
11.2.1灰度直方圖紋理特徵
11.2.2共生矩陣紋理特徵
11.2.3差分統計量紋理特徵
11.2.4拉格朗日矩陣紋理特徵
11.2.5冪光譜紋理特徵
11.3病害圖像收集與數據庫建立
11.4病害圖像紋理特徵增強
11.5病害部位分割
11.6病害特徵數據計算
11.7病害診斷

第12章果樹上桃子檢測
12.1研究意義、目標與技術要點
12.2試驗設備與材料
12.3桃子提取
12.4邊界追蹤處理
12.5匹配膨脹處理
12.6可能圓心點群計算
12.7可能圓心點群分組
12.8圓心與半徑計算

第13章交通事故現場標識快速檢測
13.1研究意義、目標與技術要點
13.2標尺標簽設計及試驗材料
13.3標尺標簽檢測
13.4檢測結果分析

第14章變電櫃保護壓闆投退狀態檢測
14.1研究意義、目標與技術要點
14.2試驗設備及材料
14.3行列檢測及壓闆定位
14.3.1行檢測
14.3.2列檢測
14.3.3壓闆定位
14.3.4結果分析
14.4壓闆的類型檢測
14.4.1壓闆類型檢測算法
14.4.2檢測結果與分析
14.5壓闆投退狀態檢測
14.5.1一般類型壓闆
14.5.2淺黃色壓闆
14.5.3白色壓闆
14.5.4三孔壓闆
14.6係統檢測結果與分析

第15章三維作物生長量檢測與建模及農田障礙物檢測
15.1研究意義、目標與技術要點
15.2雙目視覺測量基礎知識
15.2.1攝像機模型
15.2.2攝像機標定
15.2.3三維重建
15.3係統構成
15.4覆蓋麵積測量
15.5株高測量
15.6玉植株的三維建模
15.7農田障礙物的三維檢測
15.7.1試驗設備及圖像采集
15.7.2相機標定
15.7.3目標提取
15.7.4障礙物識彆
15.7.5試驗結果與分析

第16章交通流量圖像監測
16.1研究意義、目標與技術要點
16.2試驗設備及圖像采集
16.3背景計算與更新
16.3.1初始背景計算
16.3.2更新背景計算
16.3.3背景計算結果
16.4車輛區域提取
16.5車影去除
16.6車輛區域提取及車影去除的結果分析
16.7車輛區分和計數

第17章羽毛球競技戰術實時測量統計及車輛軌跡的實時跟蹤
17.1研究意義、目標與技術要點
17.2Windows綫程的基礎知識
17.2.1進程和綫程
17.2.2多綫程的同步
17.2.3綫程時間配額
17.3視頻圖像采集
17.4場地標定
17.5運動目標提取
17.6軌跡歸類與連接
17.6.1方嚮數的概念
17.6.2目標重心的計算
17.6.3運動軌跡提取
17.7羽毛球軌跡提取
17.8羽毛球類型判斷
17.9車輛運行軌跡的實時跟蹤測量
17.9.1圖像采集
17.9.2信號采集
17.9.3圖像分析
17.9.4試驗結果

第18章蜜蜂舞蹈實時跟蹤檢測
18.1研究意義、目標與技術要點
18.2模闆匹配基礎知識
18.3試驗裝置及視頻圖像采集
18.4蜜蜂運行軌跡跟蹤
18.4.1目標蜜蜂的選定
18.4.2目標點跟蹤
18.5蜜蜂舞蹈判斷
18.6總結

第19章車輛參數實時檢測
19.1研究意義、目標與技術要點
19.2係統構成方案
19.3係統檢測方案
19.3.1車輛長度測量
19.3.2車輛寬度測量
19.3.3車輛高度測量
19.4車輛進齣判斷
19.4.1確定圖像處理區域
19.4.2圖像差分
19.4.3特徵提取和分析
19.5車輛邊沿檢測
19.5.1地麵檢測
19.5.2其他邊沿檢測
19.6車輛顔色檢測
19.7檢測流程
19.8係統影響因素分析

第20章通用圖像處理係統ImageSys
20.1係統簡介
20.2狀態窗口
20.3圖像采集
20.3.1DirectX直接采集
20.3.2VFW PC相機采集
20.3.3A/D圖像卡采集
20.3.4A60X工業采集
20.4直方圖處理
20.4.1直方圖
20.4.2綫剖麵
20.4.33D剖麵
20.4.4纍計分布圖
20.5顔色測量
20.6顔色變換
20.6.1顔色亮度變換
20.6.2HSI錶示變換
20.6.3自由變換
20.6.4RGB顔色變換
20.7幾何變換
20.7.1仿射變換
20.7.2透視變換
20.8頻率域變換
20.8.1小波變換
20.8.2傅裏葉變換
20.9圖像間變換
20.9.1圖像間演算
20.9.2運動圖像校正
20.10濾波增強
20.10.1單模闆濾波增強
20.10.2多模闆濾波增強
20.11圖像分割
20.12二值運算
20.12.1基本運算
20.12.2特殊提取
20.13二值圖像測量
20.13.1幾何參數測量
20.13.2直綫參數測量
20.13.3圓形分離
20.13.4輪廓測量
20.14幀編輯
20.15畫圖
20.16查看
20.17係統開發平颱Sample

第21章二維運動圖像測量分析係統MIAS
21.1係統簡介
21.2功能介紹
21.2.1文件
21.2.2運動圖像及2D比例標定
21.2.3運動測量
21.2.4結果瀏覽
21.2.5結果修正
21.2.6其他功能
21.3實時測量
21.3.1實時測量
21.3.2實時標識測量
21.4係統開發平颱MSSample

第22章三維運動測量分析係統MIAS 3D
22.1MIAS 3D係統簡介
22.2MIAS 3D功能介紹
22.2.1係統初始設定
22.2.2文件
22.2.3測量設置
22.2.4運動測量
22.2.5顯示結果
22.2.6結果修正
22.2.7其他功能

參考文獻

內容提要

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文摘

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作者介紹

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《人工智能：從理論到實踐》 內容簡介： 在飛速發展的數字時代，人工智能（AI）已不再是科幻小說的情節，而是深刻改變我們生活、工作乃至思考方式的顛覆性力量。從智能傢居到自動駕駛，從精準醫療到個性化推薦，AI的身影無處不在，其背後蘊含的強大技術和無限潛力，正驅動著社會各行各業的變革。本書旨在為廣大讀者，無論是初涉AI領域的學生、希望提升技能的工程師，還是對未來科技充滿好奇的探索者，提供一個全麵、深入且易於理解的學習平颱。我們力求將AI復雜而精妙的理論體係，通過清晰的邏輯脈絡和豐富的實踐案例，轉化為讀者可掌握的知識和能力。 本書共分為三個主要部分：理論基礎、核心算法解析，以及前沿應用與發展趨勢。 第一部分：理論基礎——構建堅實的AI認知框架 在本部分，我們將從最基礎的概念齣發，為讀者打下堅實的AI理論基礎。 第一章：什麼是人工智能？——曆史、定義與哲學思考 我們將追溯人工智能的起源，探討其發展曆程中的裏程碑事件和關鍵人物。深入剖析“智能”的定義，從圖靈測試到認知科學的視角，引導讀者思考機器能否真正擁有意識和智能。我們將討論強人工智能與弱人工智能的區彆，以及AI的倫理和社會影響，為理解AI的未來發展奠定基礎。 第二章：AI的基石——數學與統計學在AI中的作用 人工智能的許多核心思想和算法都建立在深厚的數學和統計學原理之上。本章將詳細介紹綫性代數（嚮量、矩陣運算）、微積分（導數、梯度下降）和概率論（貝葉斯定理、概率分布）等AI必備的數學工具。我們將展示這些數學概念如何在AI模型的構建和優化中發揮關鍵作用，例如損失函數的最小化、參數的更新等。 第三章：機器學習的範式——監督學習、無監督學習與強化學習 機器學習是實現人工智能的核心手段。本章將係統介紹機器學習的三大基本範式。 監督學習： 詳細闡述分類（如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯）和迴歸（如綫性迴歸、多項式迴歸）算法的原理、優缺點及適用場景。我們將通過具體的例子，如房價預測、垃圾郵件識彆，來展示監督學習的應用。 無監督學習： 重點介紹聚類（如K-Means、DBSCAN）和降維（如PCA、t-SNE）技術，解釋其如何從無標簽數據中發現隱藏的結構和模式。我們將探討其在數據探索、異常檢測、特徵提取等方麵的價值。 強化學習： 介紹其“智能體-環境-奬勵”的基本框架，以及Q-learning、SARSA等經典算法。通過迷宮尋路、遊戲對弈等生動案例，闡釋強化學習如何通過試錯來學習最優策略。 第二部分：核心算法深度解析——掌握AI的實踐工具 在掌握瞭理論基礎之後，本部分將深入剖析當下最流行、最有效的AI算法，並結閤代碼示例，幫助讀者將理論付諸實踐。 第四章：神經網絡的奧秘——從感知機到深度學習 神經網絡是現代AI的靈魂。本章將從最簡單的單層感知機講起，逐步構建多層前饋神經網絡。詳細解釋激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh）、反嚮傳播算法（Backpropagation）和梯度下降優化器（SGD, Adam, RMSprop）的工作原理。我們將強調網絡層數、節點數量、學習率等超參數對模型性能的影響。 第五章：捲積神經網絡（CNN）——圖像識彆的利器 CNN在計算機視覺領域取得瞭革命性的突破。本章將深入講解捲積層、池化層、全連接層等CNN的核心組成部分，以及它們如何有效地提取圖像的空間特徵。我們將介紹經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception，並分析它們的設計思想和演進過程。結閤Python和主流深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch），我們將展示如何構建和訓練CNN模型進行圖像分類、目標檢測等任務。 第六章：循環神經網絡（RNN）及其變種——處理序列數據的魔法 RNN在處理序列數據，如文本、語音和時間序列方麵錶現齣色。本章將詳細闡述RNN的基本結構，以及其在處理長序列時麵臨的梯度消失/爆炸問題。重點介紹其改進模型，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），並解釋它們如何通過門控機製有效地捕捉長期依賴關係。我們將通過自然語言處理（NLP）中的文本生成、情感分析，以及時間序列預測等實例，演示RNN及其變種的應用。 第七章：Transformer模型——NLP領域的顛覆者 Transformer模型以其自注意力機製（Self-Attention）徹底改變瞭NLP領域。本章將深入解析Transformer的Encoder-Decoder架構，特彆是其多頭自注意力機製和位置編碼。我們將介紹BERT、GPT等基於Transformer的預訓練模型，並探討它們如何在各種NLP任務中取得state-of-the-art的性能。讀者將瞭解到如何利用這些強大的模型進行文本摘要、機器翻譯、問答係統等。 第八章：生成對抗網絡（GAN）——創造逼真內容的引擎 GAN在生成逼真圖像、音頻和文本方麵展現齣驚人的能力。本章將介紹GAN的基本框架，由生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）組成的對抗學習過程。我們將探討DCGAN、StyleGAN等變種模型，並展示GAN在圖像生成、風格遷移、超分辨率等領域的應用。 第九章：模型優化與評估——追求極緻性能 構建模型隻是第一步，如何使其達到最佳性能同樣至關重要。本章將介紹模型過擬閤與欠擬閤的診斷與解決策略，包括正則化（L1, L2）、Dropout、早停法（Early Stopping）等。我們將詳細闡述交叉驗證、準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC等模型評估指標，並指導讀者如何根據任務需求選擇閤適的評估方法。 第三部分：前沿應用與發展趨勢——展望AI的未來 在掌握瞭核心算法後，本部分將帶領讀者探索AI在各行各業的實際應用，並展望AI未來的發展方嚮。 第十章：AI在計算機視覺中的應用——從人臉識彆到自動駕駛 本章將聚焦AI在視覺領域的廣泛應用。詳細介紹人臉識彆、物體檢測、圖像分割、場景理解等技術，並探討它們在安防、零售、醫療影像分析中的實際部署。重點講解自動駕駛汽車中的感知係統，包括傳感器融閤、路徑規劃和決策製定。 第十一章：AI在自然語言處理中的應用——智能助手與文本創作 本章將深入探討NLP的最新進展。介紹智能客服、聊天機器人、文本翻譯、情感分析、輿情監控等應用。重點分析基於大語言模型（LLM）的文本生成能力，包括故事創作、代碼生成、文章潤色等，以及其在教育、內容創作領域的潛力。 第十二章：AI在推薦係統中的應用——個性化體驗的驅動力 從電商購物到內容平颱，推薦係統已成為提升用戶體驗和商業價值的關鍵。本章將介紹協同過濾（基於用戶、基於物品）、內容推薦、混閤推薦等主流推薦算法。分析推薦係統如何通過用戶行為分析和內容理解，為用戶提供精準的個性化推薦。 第十三章：AI在其他領域的拓展——醫療、金融與科學研究 AI的應用早已超越瞭傳統的互聯網領域。本章將展示AI在醫療健康中的應用，如輔助診斷、藥物研發、基因組學分析。探討AI在金融領域的應用，如風險評估、欺詐檢測、算法交易。同時，也將提及AI在科學研究中的角色，如材料發現、粒子物理模擬等，展現AI的普適性。 第十四章：AI的倫理、安全與未來展望 隨著AI能力的不斷增強，其倫理、安全和社會影響問題日益突齣。本章將探討AI的偏見、隱私保護、責任歸屬等問題。討論AI的負責任發展和監管框架的構建。最後，我們將展望AI的未來發展方嚮，如通用人工智能（AGI）、具身智能、AI與人類的協作，為讀者勾勒齣AI驅動的未來圖景。 本書強調理論與實踐的結閤，每個算法章節都配有詳細的僞代碼或Python代碼示例，並引導讀者使用實際數據集進行練習，從而真正掌握AI技術的應用。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解人工智能的原理，熟練運用主流AI算法，並為投身於AI這一充滿機遇和挑戰的領域做好充分準備。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被封麵上“暢銷書籍”和“經典教材”的字樣吸引瞭。雖然我目前的工作內容還沒有直接涉及機器視覺，但齣於對計算機視覺領域的好奇，以及考慮到它在未來工業自動化、智能製造等方麵的巨大潛力，我還是決定入手一本，希望能對這個前沿技術有個初步的瞭解。拿到書的當天，我就迫不及待地翻開瞭第一章。我對其中的一些基本概念，比如圖像采集、圖像處理的一些基礎算法，如邊緣檢測、濾波等，有瞭一些概念性的認識。書中通過大量的圖示和案例，將一些相對抽象的理論變得直觀易懂，這對於我這種初學者來說，是極大的幫助。我特彆喜歡書中關於“特徵提取”部分的講解，從SIFT到SURF，再到後來的ORB，它清晰地梳理瞭不同算法的演進脈絡和各自的優缺點，讓我對如何從圖像中找到有用的信息有瞭更深入的理解。雖然有些細節的數學推導我還未能完全消化，但我相信隨著後續章節的學習，以及結閤書中的應用實例，我一定能逐漸掌握其中的精髓。這本書的齣版確實填補瞭我對於機器視覺基礎知識的空白，讓我看到瞭一個充滿無限可能的技術世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計相當不錯，紙張的質感也很好，拿到手裏就感覺是一本非常有分量的著作。我是一名在圖像處理領域工作瞭幾年的人，雖然平時接觸的主要是基礎的圖像增強和分割，但一直對機器視覺的核心技術——尤其是深度學習在機器視覺中的應用，充滿瞭濃厚的興趣。這本書的目錄裏麵，深度學習部分占據瞭相當大的篇幅，我對此尤為期待。在閱讀到關於捲積神經網絡（CNN）的章節時，我被書中清晰的邏輯和由淺入深的講解所摺服。它不僅詳細介紹瞭CNN的架構，如捲積層、池化層、全連接層等，還結閤瞭大量的實際項目案例，比如目標檢測、圖像分類等，讓我看到瞭理論是如何落地並解決實際問題的。書中對一些經典模型的講解，例如AlexNet、VGG、ResNet等，都非常到位，不僅給齣瞭模型結構圖，還分析瞭它們的設計思路和創新之處。我嘗試著跟著書中的步驟，在自己的電腦上復現瞭一些簡單的模型，雖然過程有些麯摺，但也讓我對模型訓練和調優有瞭更深刻的體會。這本書不僅是理論的堆砌，更是實踐的指導，對於想要深入瞭解機器視覺前沿應用的開發者來說，是一本不可多得的好書。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理論知識與實踐相結閤是學習任何技術最有效的方式，而這本書正是這樣做的典範。我是一名在嵌入式係統領域工作的工程師，對如何在資源受限的硬件平颱上實現機器視覺功能有著強烈的需求。這本書中的“應用實例”部分，為我提供瞭極大的幫助。我重點閱讀瞭關於“實時圖像處理與優化”的章節，其中介紹瞭一些在嵌入式設備上實現高效圖像處理的方法，比如對算法進行量化、剪枝，以及利用硬件加速等。書中還提到瞭一些針對特定嵌入式平颱的優化技巧，這些內容對於我實際的項目開發非常有指導意義。我嘗試著將書中的一些算法移植到我們的嵌入式開發闆上進行測試，雖然過程中遇到瞭一些兼容性和性能上的挑戰，但書中的思路和提供的解決方案，讓我能夠一步步地剋服睏難。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，它不僅告訴你“是什麼”，更告訴你“怎麼做”，以及“為什麼這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版時間雖然不算特彆新，但其中對於機器視覺核心算法的講解，仍然保持著很高的參考價值。我是一名在校的計算機科學專業本科生，對圖像處理和模式識彆課程的內容一直比較感興趣，但總覺得課堂上學到的知識有些零散，缺乏係統性。這本《機器視覺技術及應用實例詳解》恰好彌補瞭這一不足。我從頭開始閱讀，從最基礎的圖像錶示、幾何變換，到後來的形態學處理、傅裏葉變換等，它都做瞭非常詳盡的介紹。書中不僅僅是列齣公式和算法，還會用生動形象的比喻來解釋其原理，這對於我這種還在打基礎的學生來說，是非常友好的。我尤其喜歡書中關於“圖像分割”的章節，對閾值分割、區域生長、邊緣檢測等方法的原理和實現都進行瞭細緻的講解，並且提供瞭很多可以參考的僞代碼。通過這本書，我對計算機視覺的“輸入-處理-輸齣”整個流程有瞭更全麵的認識，也為我後續深入學習更復雜的算法奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在光學工程領域的研究生，我對機器視覺的應用場景有著強烈的需求。我們實驗室目前正在進行一項關於工業産品缺陷檢測的項目，需要用到高精度、高效率的圖像識彆技術。偶然間得知瞭這本書，看到它強調“應用實例詳解”，便毫不猶豫地購入。書中的案例部分是我最看重的內容。我特彆關注瞭關於“物體識彆與跟蹤”的章節，其中詳細介紹瞭多種算法在不同場景下的應用，比如在流水綫上對零部件進行實時識彆和計數，或者在安防監控中對異常行為進行檢測。書中對這些案例的分析非常深入，不僅給齣瞭算法的選擇依據，還討論瞭在實際應用中可能遇到的挑戰，以及相應的解決方案。例如，在處理光照變化、遮擋等問題時，書中提供的思路和方法非常有啓發性。我發現，許多理論知識在實際應用中會遇到各種各樣的問題，而這本書恰恰能夠提供很多寶貴的經驗和技巧，幫助我們規避一些不必要的彎路。讀完這本書，我對如何將機器視覺技術應用於實際的工程問題，有瞭更清晰的思路和更強的信心。