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出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122198044

版次：1

商品编码：10069214479

基本信息

书名:机器视觉技术及应用实例详解

原价：89.00元

作者:陈兵旗 著

出版社：化学工业出版社

出版日期：2014-05-01

ISBN：9787122198044

字数：538000

页码：298

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

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陈兵旗撰写的《机器视觉技术及应用实例详解》一书具有如下特点：
1、通过大量的典型案例对机器视觉技术的关键点和应用方法进行了详细分析。
2、所讲解的案例涉及农业、交通、电子、汽车、体育等行业。
3、全部的案例均来自生产实践，都得到了实际应用的检验，实用性比较强。
4、作者在日本从事机器视觉技术研究多年，回国后在教学之余开办了公，将机器视觉技术进一步推广应用，在行业内拥有一定的影响力。

目录

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第1章机器视觉技术基础知识
1.1机器视觉技术的发展历史与展望
1.1.120世纪50年代以前的图像处理
1.1.220世纪60年代是数字图像处理的起点
1.1.320世纪70年代是数字图像处理的发展期
1.1.420世纪80～90年代是图像处理技术的普及和高度发展期
1.1.521世纪是机器视觉技术大展宏图的世纪
1.2机器视觉技术的应用领域
1.3机器视觉的构成
1.3.1硬件构成
1.3.2软件构成
1.4数字图像基础
1.4.1像素数与像素级
1.4.2彩色图像与灰度图像
1.4.3图像文件格式与视频文件格式

第2章水稻种子精选
2.1研究意义、目标与技术要点
2.2相关基础知识
2.2.1摄像机与光源
2.2.2二值化处理
2.2.3膨胀与腐蚀处理
2.2.4参数测量
2.2.5数据库
2.3系统方案与硬件构成
2.3.1系统方案
2.3.2硬件设备、材料及样机
2.4图像采集与工位标定
2.5种子提取及几何参数的测量
2.6种子所处工位的判断
2.7种子特征信息数据库的建立
2.8种子精选
2.8.1种子类型的判断
2.8.2检测种子的几何参数是否合格
2.8.3发霉种子的判断
2.8.4破损种子的判断
2.9精选结果分析
2.10总结

第3章排种器试验台排种参数检测
3.1研究意义、目标与技术要点
3.2系统硬件构成
3.2.1机械结构及图像采集装置
3.2.2图像采集系统
3.3图像标定
3.4图像采集与拼接
3.5籽粒的二值化提取
3.6籽粒计数
3.7种子分布区间检测
3.7.1纵向分布检测
3.7.2横向分布检测
3.8条播参数计算
3.9穴播与精播参数计算

第4章棉花种子高速图像精选
4.1研究意义、目标与技术要点
4.2图像处理基础知识
4.2.1彩色处理
4.2.2微分处理
4.3系统方案及构成
4.4图像采集及工位设定
4.5种子提取与判断
4.6红种子判断
4.7破损棉种判定
4.8总结

第5章玉粒在穗计数
5.1研究意义、目标与技术要点
5.2设备及软件环境
5.3粒数测量
5.3.1确定玉穗区域
5.3.2提取玉穗行
5.3.3测量穗行粒数
5.3.4穗行的连续提取
5.3.5穗行提取结束的判断及整穗粒数统计
5.3.6籽粒测量结果分析

第6章插秧机器人视觉系统
6.1研究意义、目标与技术要点
6.2图像处理基础知识
6.2.1传统哈夫变换的直线检测
6.2.2过已知点哈夫变换的直线检测
6.3水田图像采集
6.4目标苗列线检测
6.4.1水田苗的提取
6.4.2目标苗列确定
6.4.3目标苗列线检测
6.5目标田埂线检测
6.5.1目标田埂的二值化处理
6.5.2水泥目标田埂线检测
6.5.3土质目标田埂线检测
6.6田端田埂线检测
6.6.1阴影线检测
6.6.2田埂线检测
6.7侧面田埂线检测
6.8系统整合与试验
6.8.1苗列端点的检测
6.8.2目标田埂检测的优化
6.8.3处理窗口的设定
6.8.4试验验证

第7章水田管理机器人导航路线检测
7.1研究意义、目标与技术要点
7.2研究图像采集
7.3目标苗列间定位
7.4水平扫描线上方向候补点检测
7.5田端检测
7.5.1计算亮度线剖面
7.5.2通过亮度.直线轮廓线判断稻田末端
7.6已知点的确定及方向线检测
7.7目标线检测结果与分析
7.7.1目标空间位置检测
7.7.2方向候补点检测
7.7.3田端检测
7.7.4已知点及方向线检测

第8章水田微型除草机器人导航路线检测
8.1研究意义、目标与技术要点
8.2研究图像采集
8.2.1试验设备
8.2.2图像采集
8.3检测算法
8.3.1目标图像的确定
8.3.2方向线的检测
8.4检测结果与分析
8.4.1目标图像的确定
8.4.2方向线的检测
8.5结论

第9章旱田作业机器人导航路线检测
9.1研究意义、目标与技术要点
9.2图像平滑基础知识
9.2.1移动平均
9.2.2中值滤波
9.2.3小波变换
9.3小麦播种行走路线检测
9.3.1试验设备
9.3.2目标直线检测
9.3.3田端检测
9.3.4试验验证
9.4其他农田作业的导航线及田端检测
9.5麦田多列目标线图像检测
9.5.1试验设备及图像采集
9.5.2麦苗的强调和提取
9.5.3目标点的确定
9.5.4已知点的确定
9.5.5多列目标中心线的检测
9.5.6适应性分析

第10章车牌及号码检测
10.1研究意义、目标与技术要点
10.2几何变换基础知识
10.2.1放大缩小
10.2.2平移
10.2.3旋转
10.2.4仿射变换
10.2.5透视变换
10.2.6齐次坐标表示
10.3车牌定位
10.3.1边缘提取
10.3.2二值化及去噪处理
10.3.3车牌粗定位
10.3.4车牌精确定位
10.3.5车牌倾斜校正
10.4字符分割
10.4.1字符垂直倾斜校正
10.4.2车牌间隔符的去除
10.4.3车牌中数字“1”的判定
10.5字符识别
10.6车牌及号码识别系统介绍
10.6.1出入口车牌照识别系统
10.6.2氧气瓶号码识别系统

第11章小麦病害图像检测
11.1研究意义、目标与技术要点
11.2图像纹理分析基础知识
11.2.1灰度直方图纹理特征
11.2.2共生矩阵纹理特征
11.2.3差分统计量纹理特征
11.2.4拉格朗日矩阵纹理特征
11.2.5幂光谱纹理特征
11.3病害图像收集与数据库建立
11.4病害图像纹理特征增强
11.5病害部位分割
11.6病害特征数据计算
11.7病害诊断

第12章果树上桃子检测
12.1研究意义、目标与技术要点
12.2试验设备与材料
12.3桃子提取
12.4边界追踪处理
12.5匹配膨胀处理
12.6可能圆心点群计算
12.7可能圆心点群分组
12.8圆心与半径计算

第13章交通事故现场标识快速检测
13.1研究意义、目标与技术要点
13.2标尺标签设计及试验材料
13.3标尺标签检测
13.4检测结果分析

第14章变电柜保护压板投退状态检测
14.1研究意义、目标与技术要点
14.2试验设备及材料
14.3行列检测及压板定位
14.3.1行检测
14.3.2列检测
14.3.3压板定位
14.3.4结果分析
14.4压板的类型检测
14.4.1压板类型检测算法
14.4.2检测结果与分析
14.5压板投退状态检测
14.5.1一般类型压板
14.5.2浅黄色压板
14.5.3白色压板
14.5.4三孔压板
14.6系统检测结果与分析

第15章三维作物生长量检测与建模及农田障碍物检测
15.1研究意义、目标与技术要点
15.2双目视觉测量基础知识
15.2.1摄像机模型
15.2.2摄像机标定
15.2.3三维重建
15.3系统构成
15.4覆盖面积测量
15.5株高测量
15.6玉植株的三维建模
15.7农田障碍物的三维检测
15.7.1试验设备及图像采集
15.7.2相机标定
15.7.3目标提取
15.7.4障碍物识别
15.7.5试验结果与分析

第16章交通流量图像监测
16.1研究意义、目标与技术要点
16.2试验设备及图像采集
16.3背景计算与更新
16.3.1初始背景计算
16.3.2更新背景计算
16.3.3背景计算结果
16.4车辆区域提取
16.5车影去除
16.6车辆区域提取及车影去除的结果分析
16.7车辆区分和计数

第17章羽毛球竞技战术实时测量统计及车辆轨迹的实时跟踪
17.1研究意义、目标与技术要点
17.2Windows线程的基础知识
17.2.1进程和线程
17.2.2多线程的同步
17.2.3线程时间配额
17.3视频图像采集
17.4场地标定
17.5运动目标提取
17.6轨迹归类与连接
17.6.1方向数的概念
17.6.2目标重心的计算
17.6.3运动轨迹提取
17.7羽毛球轨迹提取
17.8羽毛球类型判断
17.9车辆运行轨迹的实时跟踪测量
17.9.1图像采集
17.9.2信号采集
17.9.3图像分析
17.9.4试验结果

第18章蜜蜂舞蹈实时跟踪检测
18.1研究意义、目标与技术要点
18.2模板匹配基础知识
18.3试验装置及视频图像采集
18.4蜜蜂运行轨迹跟踪
18.4.1目标蜜蜂的选定
18.4.2目标点跟踪
18.5蜜蜂舞蹈判断
18.6总结

第19章车辆参数实时检测
19.1研究意义、目标与技术要点
19.2系统构成方案
19.3系统检测方案
19.3.1车辆长度测量
19.3.2车辆宽度测量
19.3.3车辆高度测量
19.4车辆进出判断
19.4.1确定图像处理区域
19.4.2图像差分
19.4.3特征提取和分析
19.5车辆边沿检测
19.5.1地面检测
19.5.2其他边沿检测
19.6车辆颜色检测
19.7检测流程
19.8系统影响因素分析

第20章通用图像处理系统ImageSys
20.1系统简介
20.2状态窗口
20.3图像采集
20.3.1DirectX直接采集
20.3.2VFW PC相机采集
20.3.3A/D图像卡采集
20.3.4A60X工业采集
20.4直方图处理
20.4.1直方图
20.4.2线剖面
20.4.33D剖面
20.4.4累计分布图
20.5颜色测量
20.6颜色变换
20.6.1颜色亮度变换
20.6.2HSI表示变换
20.6.3自由变换
20.6.4RGB颜色变换
20.7几何变换
20.7.1仿射变换
20.7.2透视变换
20.8频率域变换
20.8.1小波变换
20.8.2傅里叶变换
20.9图像间变换
20.9.1图像间演算
20.9.2运动图像校正
20.10滤波增强
20.10.1单模板滤波增强
20.10.2多模板滤波增强
20.11图像分割
20.12二值运算
20.12.1基本运算
20.12.2特殊提取
20.13二值图像测量
20.13.1几何参数测量
20.13.2直线参数测量
20.13.3圆形分离
20.13.4轮廓测量
20.14帧编辑
20.15画图
20.16查看
20.17系统开发平台Sample

第21章二维运动图像测量分析系统MIAS
21.1系统简介
21.2功能介绍
21.2.1文件
21.2.2运动图像及2D比例标定
21.2.3运动测量
21.2.4结果浏览
21.2.5结果修正
21.2.6其他功能
21.3实时测量
21.3.1实时测量
21.3.2实时标识测量
21.4系统开发平台MSSample

第22章三维运动测量分析系统MIAS 3D
22.1MIAS 3D系统简介
22.2MIAS 3D功能介绍
22.2.1系统初始设定
22.2.2文件
22.2.3测量设置
22.2.4运动测量
22.2.5显示结果
22.2.6结果修正
22.2.7其他功能

参考文献

内容提要

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文摘

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作者介绍

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《人工智能：从理论到实践》 内容简介： 在飞速发展的数字时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的颠覆性力量。从智能家居到自动驾驶，从精准医疗到个性化推荐，AI的身影无处不在，其背后蕴含的强大技术和无限潜力，正驱动着社会各行各业的变革。本书旨在为广大读者，无论是初涉AI领域的学生、希望提升技能的工程师，还是对未来科技充满好奇的探索者，提供一个全面、深入且易于理解的学习平台。我们力求将AI复杂而精妙的理论体系，通过清晰的逻辑脉络和丰富的实践案例，转化为读者可掌握的知识和能力。 本书共分为三个主要部分：理论基础、核心算法解析，以及前沿应用与发展趋势。 第一部分：理论基础——构建坚实的AI认知框架 在本部分，我们将从最基础的概念出发，为读者打下坚实的AI理论基础。 第一章：什么是人工智能？——历史、定义与哲学思考 我们将追溯人工智能的起源，探讨其发展历程中的里程碑事件和关键人物。深入剖析“智能”的定义，从图灵测试到认知科学的视角，引导读者思考机器能否真正拥有意识和智能。我们将讨论强人工智能与弱人工智能的区别，以及AI的伦理和社会影响，为理解AI的未来发展奠定基础。 第二章：AI的基石——数学与统计学在AI中的作用 人工智能的许多核心思想和算法都建立在深厚的数学和统计学原理之上。本章将详细介绍线性代数（向量、矩阵运算）、微积分（导数、梯度下降）和概率论（贝叶斯定理、概率分布）等AI必备的数学工具。我们将展示这些数学概念如何在AI模型的构建和优化中发挥关键作用，例如损失函数的最小化、参数的更新等。 第三章：机器学习的范式——监督学习、无监督学习与强化学习 机器学习是实现人工智能的核心手段。本章将系统介绍机器学习的三大基本范式。 监督学习： 详细阐述分类（如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯）和回归（如线性回归、多项式回归）算法的原理、优缺点及适用场景。我们将通过具体的例子，如房价预测、垃圾邮件识别，来展示监督学习的应用。 无监督学习： 重点介绍聚类（如K-Means、DBSCAN）和降维（如PCA、t-SNE）技术，解释其如何从无标签数据中发现隐藏的结构和模式。我们将探讨其在数据探索、异常检测、特征提取等方面的价值。 强化学习： 介绍其“智能体-环境-奖励”的基本框架，以及Q-learning、SARSA等经典算法。通过迷宫寻路、游戏对弈等生动案例，阐释强化学习如何通过试错来学习最优策略。 第二部分：核心算法深度解析——掌握AI的实践工具 在掌握了理论基础之后，本部分将深入剖析当下最流行、最有效的AI算法，并结合代码示例，帮助读者将理论付诸实践。 第四章：神经网络的奥秘——从感知机到深度学习 神经网络是现代AI的灵魂。本章将从最简单的单层感知机讲起，逐步构建多层前馈神经网络。详细解释激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）、反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降优化器（SGD, Adam, RMSprop）的工作原理。我们将强调网络层数、节点数量、学习率等超参数对模型性能的影响。 第五章：卷积神经网络（CNN）——图像识别的利器 CNN在计算机视觉领域取得了革命性的突破。本章将深入讲解卷积层、池化层、全连接层等CNN的核心组成部分，以及它们如何有效地提取图像的空间特征。我们将介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception，并分析它们的设计思想和演进过程。结合Python和主流深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），我们将展示如何构建和训练CNN模型进行图像分类、目标检测等任务。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变种——处理序列数据的魔法 RNN在处理序列数据，如文本、语音和时间序列方面表现出色。本章将详细阐述RNN的基本结构，以及其在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题。重点介绍其改进模型，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），并解释它们如何通过门控机制有效地捕捉长期依赖关系。我们将通过自然语言处理（NLP）中的文本生成、情感分析，以及时间序列预测等实例，演示RNN及其变种的应用。 第七章：Transformer模型——NLP领域的颠覆者 Transformer模型以其自注意力机制（Self-Attention）彻底改变了NLP领域。本章将深入解析Transformer的Encoder-Decoder架构，特别是其多头自注意力机制和位置编码。我们将介绍BERT、GPT等基于Transformer的预训练模型，并探讨它们如何在各种NLP任务中取得state-of-the-art的性能。读者将了解到如何利用这些强大的模型进行文本摘要、机器翻译、问答系统等。 第八章：生成对抗网络（GAN）——创造逼真内容的引擎 GAN在生成逼真图像、音频和文本方面展现出惊人的能力。本章将介绍GAN的基本框架，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的对抗学习过程。我们将探讨DCGAN、StyleGAN等变种模型，并展示GAN在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域的应用。 第九章：模型优化与评估——追求极致性能 构建模型只是第一步，如何使其达到最佳性能同样至关重要。本章将介绍模型过拟合与欠拟合的诊断与解决策略，包括正则化（L1, L2）、Dropout、早停法（Early Stopping）等。我们将详细阐述交叉验证、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等模型评估指标，并指导读者如何根据任务需求选择合适的评估方法。 第三部分：前沿应用与发展趋势——展望AI的未来 在掌握了核心算法后，本部分将带领读者探索AI在各行各业的实际应用，并展望AI未来的发展方向。 第十章：AI在计算机视觉中的应用——从人脸识别到自动驾驶 本章将聚焦AI在视觉领域的广泛应用。详细介绍人脸识别、物体检测、图像分割、场景理解等技术，并探讨它们在安防、零售、医疗影像分析中的实际部署。重点讲解自动驾驶汽车中的感知系统，包括传感器融合、路径规划和决策制定。 第十一章：AI在自然语言处理中的应用——智能助手与文本创作 本章将深入探讨NLP的最新进展。介绍智能客服、聊天机器人、文本翻译、情感分析、舆情监控等应用。重点分析基于大语言模型（LLM）的文本生成能力，包括故事创作、代码生成、文章润色等，以及其在教育、内容创作领域的潜力。 第十二章：AI在推荐系统中的应用——个性化体验的驱动力 从电商购物到内容平台，推荐系统已成为提升用户体验和商业价值的关键。本章将介绍协同过滤（基于用户、基于物品）、内容推荐、混合推荐等主流推荐算法。分析推荐系统如何通过用户行为分析和内容理解，为用户提供精准的个性化推荐。 第十三章：AI在其他领域的拓展——医疗、金融与科学研究 AI的应用早已超越了传统的互联网领域。本章将展示AI在医疗健康中的应用，如辅助诊断、药物研发、基因组学分析。探讨AI在金融领域的应用，如风险评估、欺诈检测、算法交易。同时，也将提及AI在科学研究中的角色，如材料发现、粒子物理模拟等，展现AI的普适性。 第十四章：AI的伦理、安全与未来展望 随着AI能力的不断增强，其伦理、安全和社会影响问题日益突出。本章将探讨AI的偏见、隐私保护、责任归属等问题。讨论AI的负责任发展和监管框架的构建。最后，我们将展望AI的未来发展方向，如通用人工智能（AGI）、具身智能、AI与人类的协作，为读者勾勒出AI驱动的未来图景。 本书强调理论与实践的结合，每个算法章节都配有详细的伪代码或Python代码示例，并引导读者使用实际数据集进行练习，从而真正掌握AI技术的应用。我们相信，通过本书的学习，读者将能够深刻理解人工智能的原理，熟练运用主流AI算法，并为投身于AI这一充满机遇和挑战的领域做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版时间虽然不算特别新，但其中对于机器视觉核心算法的讲解，仍然保持着很高的参考价值。我是一名在校的计算机科学专业本科生，对图像处理和模式识别课程的内容一直比较感兴趣，但总觉得课堂上学到的知识有些零散，缺乏系统性。这本《机器视觉技术及应用实例详解》恰好弥补了这一不足。我从头开始阅读，从最基础的图像表示、几何变换，到后来的形态学处理、傅里叶变换等，它都做了非常详尽的介绍。书中不仅仅是列出公式和算法，还会用生动形象的比喻来解释其原理，这对于我这种还在打基础的学生来说，是非常友好的。我尤其喜欢书中关于“图像分割”的章节，对阈值分割、区域生长、边缘检测等方法的原理和实现都进行了细致的讲解，并且提供了很多可以参考的伪代码。通过这本书，我对计算机视觉的“输入-处理-输出”整个流程有了更全面的认识，也为我后续深入学习更复杂的算法奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理论知识与实践相结合是学习任何技术最有效的方式，而这本书正是这样做的典范。我是一名在嵌入式系统领域工作的工程师，对如何在资源受限的硬件平台上实现机器视觉功能有着强烈的需求。这本书中的“应用实例”部分，为我提供了极大的帮助。我重点阅读了关于“实时图像处理与优化”的章节，其中介绍了一些在嵌入式设备上实现高效图像处理的方法，比如对算法进行量化、剪枝，以及利用硬件加速等。书中还提到了一些针对特定嵌入式平台的优化技巧，这些内容对于我实际的项目开发非常有指导意义。我尝试着将书中的一些算法移植到我们的嵌入式开发板上进行测试，虽然过程中遇到了一些兼容性和性能上的挑战，但书中的思路和提供的解决方案，让我能够一步步地克服困难。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，它不仅告诉你“是什么”，更告诉你“怎么做”，以及“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被封面上“畅销书籍”和“经典教材”的字样吸引了。虽然我目前的工作内容还没有直接涉及机器视觉，但出于对计算机视觉领域的好奇，以及考虑到它在未来工业自动化、智能制造等方面的巨大潜力，我还是决定入手一本，希望能对这个前沿技术有个初步的了解。拿到书的当天，我就迫不及待地翻开了第一章。我对其中的一些基本概念，比如图像采集、图像处理的一些基础算法，如边缘检测、滤波等，有了一些概念性的认识。书中通过大量的图示和案例，将一些相对抽象的理论变得直观易懂，这对于我这种初学者来说，是极大的帮助。我特别喜欢书中关于“特征提取”部分的讲解，从SIFT到SURF，再到后来的ORB，它清晰地梳理了不同算法的演进脉络和各自的优缺点，让我对如何从图像中找到有用的信息有了更深入的理解。虽然有些细节的数学推导我还未能完全消化，但我相信随着后续章节的学习，以及结合书中的应用实例，我一定能逐渐掌握其中的精髓。这本书的出版确实填补了我对于机器视觉基础知识的空白，让我看到了一个充满无限可能的技术世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当不错，纸张的质感也很好，拿到手里就感觉是一本非常有分量的著作。我是一名在图像处理领域工作了几年的人，虽然平时接触的主要是基础的图像增强和分割，但一直对机器视觉的核心技术——尤其是深度学习在机器视觉中的应用，充满了浓厚的兴趣。这本书的目录里面，深度学习部分占据了相当大的篇幅，我对此尤为期待。在阅读到关于卷积神经网络（CNN）的章节时，我被书中清晰的逻辑和由浅入深的讲解所折服。它不仅详细介绍了CNN的架构，如卷积层、池化层、全连接层等，还结合了大量的实际项目案例，比如目标检测、图像分类等，让我看到了理论是如何落地并解决实际问题的。书中对一些经典模型的讲解，例如AlexNet、VGG、ResNet等，都非常到位，不仅给出了模型结构图，还分析了它们的设计思路和创新之处。我尝试着跟着书中的步骤，在自己的电脑上复现了一些简单的模型，虽然过程有些曲折，但也让我对模型训练和调优有了更深刻的体会。这本书不仅是理论的堆砌，更是实践的指导，对于想要深入了解机器视觉前沿应用的开发者来说，是一本不可多得的好书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在光学工程领域的研究生，我对机器视觉的应用场景有着强烈的需求。我们实验室目前正在进行一项关于工业产品缺陷检测的项目，需要用到高精度、高效率的图像识别技术。偶然间得知了这本书，看到它强调“应用实例详解”，便毫不犹豫地购入。书中的案例部分是我最看重的内容。我特别关注了关于“物体识别与跟踪”的章节，其中详细介绍了多种算法在不同场景下的应用，比如在流水线上对零部件进行实时识别和计数，或者在安防监控中对异常行为进行检测。书中对这些案例的分析非常深入，不仅给出了算法的选择依据，还讨论了在实际应用中可能遇到的挑战，以及相应的解决方案。例如，在处理光照变化、遮挡等问题时，书中提供的思路和方法非常有启发性。我发现，许多理论知识在实际应用中会遇到各种各样的问题，而这本书恰恰能够提供很多宝贵的经验和技巧，帮助我们规避一些不必要的弯路。读完这本书，我对如何将机器视觉技术应用于实际的工程问题，有了更清晰的思路和更强的信心。