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| 內容簡介： |
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本书共分为四篇，主要内容包括：机器视觉认知与图像基础算法、图像颜色的空间转换和基本变换、检测目标图像的边缘、分割目标图像、拼接两张图像、使用OCR识别文字、检测人脸、手动搭建BP神经网络实现图像识别、搭建卷积神经网络实现手写数字图像识别、基于ResNet50实现限速牌识别、实现零件的自动分拣、实现工业钢材的缺陷检测、实现医学X-ray影像的肺炎检测、实现机器小车的目标跟随、实现机器小车的视觉巡线与自动驾驶、实现视觉SLAM建图。
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| 關於作者： |
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管明雷，男，深圳大学信息与通信工程博士毕业，深圳职业技术学院专职教师，主持多项教改课题研究项目，长期从事智能机器人技术研究与教学，具有丰富的教学和实践经验。
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| 目錄：
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第1篇 机器视觉认知与图像的基础算法任务1 机器视觉认知与图像基础算法3【任务要求】3【相关知识】31.1 机器视觉简介31.2 机器视觉系统51.3 机器视觉识别的实现方式81.4 常用的机器视觉工具10小 结13任务1练习13任务2 图像颜色的空间转换和基本变换15【任务要求】15【相关知识】152.1 常用机器视觉工具的安装152.2 读写图像文件272.3 常用的图像类型和颜色空间302.4 常见的图像变换操作36【任务设计】49【任务实施】50【任务评价】52小 结52任务2练习52任务3 检测目标图像的边缘54【任务要求】54【相关知识】543.1 边缘检测简介543.2 图像平滑处理553.3 常见的边缘检测算法59【任务设计】71【任务实施】72【任务评价】73小 结74任务3练习74任务4 分割目标画像75【任务要求】75【相关知识】754.1 图像分割简介754.2 常见的图像分割算法76【任务设计】88【任务实施】89【任务评价】91小 结91任务4练习91任务5 拼接两张图像94【任务要求】94【相关知识】945.1 图像拼接简介945.2 特征提取955.3 图像配准995.4 图像融合105【任务设计】106【任务实施】107【任务评价】110小 结111任务5练习111第2篇 机器视觉常见应用任务6 使用OCR识别文字115【任务要求】115【相关知识】1156.1 OCR技术简介1156.2 OCR原理介绍1166.3 OCR工具软件安装与环境配置1176.4 OCR实现125【任务设计】129【任务实施】130【任务评价】132小 结133任务6练习133任务7 检测人脸134【任务要求】134【相关知识】1347.1 人脸检测简介1347.2 基于Haar特征的人脸检测1357.3 使用OpenCV库实现人脸检测137【任务设计】141【任务实施】142【任务评价】144小 结144任务7练习144任务8 手动搭建BP神经网络实现图像识别146【任务要求】146【相关知识】1468.1 人工神经网络的发展历程1468.2 人工神经网络的基本组成1488.3 基于BP算法的多层感知机神经网络1518.4 PyTorch框架153【任务设计】179【任务实施】181【任务评价】183小 结183任务8练习183任务9 搭建卷积神经网络实现手写数字图像识别185【任务要求】185【相关知识】1859.1 卷积神经网络常见的网络层1859.2 常见的卷积神经网络1949.3 深度学习通用流程197【任务设计】203【任务实施】204【任务评价】208小 结208任务9练习209任务10 基于ResNet50实现限速牌识别210【任务要求】210【相关知识】21010.1 残差网络21010.2 ResNet50网络结构211【任务设计】212【任务实施】213【任务评价】218小 结218任务10练习219第3篇 工业机器视觉与应用任务11 实现零件的自动分拣223【任务要求】223【相关知识】22311.1 智能分拣简介22311.2 智能分拣系统的基本组成22411.3 零件智能分拣的流程225【任务设计】236【任务实施】237【任务评价】243小 结244任务11练习244任务12 实现工业钢材的缺陷检测246【任务要求】246【相关知识】24612.1 工业钢材缺陷检测的应用背景简介24612.2 工业钢材的数据集采集24712.3 基于深度学习的钢材缺陷检测流程250【任务实施】260【任务评价】261小 结261任务12练习262任务13 实现医学X-ray影像的肺炎检测263【任务要求】263【相关知识】26313.1 医学X-ray影像检测背景26313.2 肺炎检测的数据采集26313.3 基于深度学习的肺炎疾病检测流程264【任务实施】272【任务评价】273小 结273任务13练习273第4篇 智能机器人视觉与应用任务14 实现机器小车的目标跟随277【任务要求】277【相关知识】277【任务设计】289【任务实施】28914.1 边缘智能小车EAC平台271 14.2 目标检测与识别281 14.3 目标检测与识别模型简介及部署28214.4 摄像头数据采集及预处理28414.5 场景判断及目标跟随285【任务评价】291任务14练习291任务15 实现机器小车的视觉巡线与自动驾驶293【任务要求】293【相关知识】29315.1 机器小车的自动驾驶实现原理29315.2 场景数据的采集与标注29415.3 自动驾驶模型训练29715.4 自动驾驶模型部署与运行303【任务设计】307【任务实施】308【任务评价】310任务15练习310任务16 实现视觉SLAM建图312【任务要求】312【相关知识】31216.1 视觉SLAM31216.2 视觉SLAM框架31416.3 经典视觉SLAM算法315【任务设计】321【任务实施】321【任务评价】322任务16练习322
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