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内容简介
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前言
第1章 机器视觉概述
1.1 机器视觉的概念
1.2 机器视觉的研究与应用现状
1.3 机器视觉的发展趋势
第2章 机器视觉系统硬件总体设计
2.1 机器视觉系统成像模型
2.2 机器视觉系统成像参数设计
2.3 机器视觉系统硬件组成
2.4 机器视觉系统分类及选用
第3章 机器视觉系统光源的选用
3.1 光源的作用、分类和照明方式
3.2 常见的机器视觉光源及适用条件
3.3 机器视觉系统光源的选用原则
3.4 机器视觉光源控制器的选用
第4章 机器视觉系统相机的选型
4.1 机器视觉系统相机的作用、分类和参数
4.2 机器视觉系统相机的选型方法
第5章 机器视觉系统镜头的选型
5.1 机器视觉系统镜头的作用、分类和参数
5.2 机器视觉系统镜头的选型方法
5.3 机器视觉系统镜头的配件及选用
第6章 机器视觉系统预处理算法
6.1 相机标定与手眼标定算法
6.2 机器视觉系统的成像失真校正算法
6.3 机器视觉系统的图像增强算法
第7章 传统图像处理目标识别算法
7.1 特征点提取与匹配算法
7.2 边缘特征提取算法
7.3 传统图像分割算法
7.4 形状检测与识别算法
第8章 深度学习目标识别方法
8.1 深度学习目标检测
8.2 语义分割与实例分割
8.3 改善深度学习识别效果的方法
第9章 三维重建算法
9.1 双目立体视觉
9.2 结构光三维视觉
9.3 多聚焦三维重建
第10章 面向公路养护的路面病害检测应用
10.1 应用背景简介
10.2 基于传统图像处理的路面病害检测方法
10.3 基于深度学习的路面病害检测方法
第11章 工厂人员作业规范智能监控应用
11.1 应用背景简介
11.2 作业区域人员穿戴规范识别
11.3 作业区域人员行为规范识别
第12章 基于视觉的无人机沿道路中央自主飞行控制应用
12.1 应用背景简介
12.2 基于视觉的无人机沿道路飞行横向定位方法
12.3 无人机沿道路中央飞行控制
参考文献
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