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| 編輯推薦： |
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本书内容翔实、实例丰富，注重理论与实践相结合，不仅可以作为本科生和研究生的教材或参考书，而且可以作为机器视觉爱好者入门与提高的参考书。
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| 內容簡介： |
本书是机器视觉原理与应用的基础性教材，使用OpenCV、Python与MATLAB实现涉及的各种机器视觉算法。通过本书的学习，读者能理解并掌握机器视觉的原理和应用。本书注重理论与实践的结合，共13章，分别是机器视觉理论简介、机器视觉数学基础、机器视觉编程基础、机器视觉测量系统、视觉图像基础、基于OpenCV和Python的图像预处理、图像的特征提取、视觉动态纹理识别、图像配准、立体视觉、主动轮廓与跟踪运动、聚类分析及随机配置网络。
本书内容翔实、实例丰富，注重理论与实践相结合，不仅可以作为本科生和研究生的教材或参考书，而且可以作为机器视觉爱好者入门与提高的参考书。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章机器视觉理论简介
1.1机器视觉简介
1.2机器视觉的发展
1.3Marr视觉计算理论
1.4深度学习
1.5机器视觉的研究内容及面临的问题
1.6机器视觉的应用
思考与练习
第2章机器视觉数学基础
2.1线性空间
2.2内积空间
2.3矩阵的因子分解
2.4稠密及其完备性
2.5向量范数
2.6矩阵范数
2.7矩阵扰动分析
2.8广义逆矩阵
思考与练习
第3章机器视觉编程基础
3.1Python安装及环境搭建
3.2Python编译器
3.3Python数据类型
3.4变量与常量
3.5运算符
3.6选择与循环
3.7列表与元组
3.8NumPy数组
3.9字典
3.10函数
3.11面向对象的编程
3.12Python调用MATLAB程序
思考与练习
第4章机器视觉测量系统
4.1工业相机
4.2镜头
4.3光源
4.4图像采集卡
4.5数据通信接口
思考与练习
第5章视觉图像基础
5.1视觉图像的产生
5.2图像的表示和可视化
5.3像素间的关系
5.4图像品质评价
5.5图像处理
5.6图像的频域变换
思考与练习
第6章基于OpenCV和Python的图像预处理
6.1图像增强
6.2阈值处理及图像滤波
6.3图像的代数运算
6.4二值图像的几何性质与操作
6.5基于OpenCV和Python的机器视觉
思考与练习
第7章图像的特征提取
7.1点检测
7.2边缘检测
7.3边缘轮廓检测
7.4Hough(霍夫)变换
思考与练习
第8章视觉动态纹理识别
8.1纹理描述
8.2纹理特征
8.3动态纹理识别
思考与练习
第9章图像配准
9.1图像配准概述
9.2空间几何变换
9.3基于灰度的图像配准
9.4基于特征的图像配准
9.5快速匹配算法
9.6亚像素超分优化匹配技术
9.7OpenCV实现超像素细分
思考与练习
第10章立体视觉
10.1坐标系间的变换关系
10.2摄像机成像模型
10.3工业相机标定方法
10.4双目视觉测量数学模型
10.5立体匹配方法与极限约束
10.6双目视觉测量系统标定
10.7双目重构
10.8双目融合全局算法
思考与练习
第11章主动轮廓与跟踪运动
11.1主动轮廓模型
11.2弹性形状模型
11.3高斯混合模型
11.4跟踪运行特征
11.5基于视觉的运动特征提取与描述
思考与练习
第12章聚类分析
12.1K-Means聚类
12.2FCM聚类
12.3SCM聚类
思考与练习
第13章随机配置网络
13.1随机配置网络基础
13.2鲁棒随机配置网络原理
13.3鲁棒随机配置网络应用
13.4基于随机配置网络的PET油瓶智能识别
思考与练习
参考文献
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| 內容試閱：
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机器视觉是人工智能领域的一个活跃学科，旨在研究机器视觉的构成、图像处理算法和应用系统。近年来，机器视觉作为学科交叉的研究领域，研究内容和研究方法涉及光学工程、模式识别、人工智能、仪器仪表、图像处理、信号处理、机器人学、机器学习、神经网络及自动化等多学科领域，广泛应用于航空航天、智能制造、建材、冶金、选矿、自动驾驶、固废处理、服务机器人等领域。本书重点介绍机器视觉的原理及多种机器视觉算法的实用化应用。
本书从原理与应用两个角度进行阐述，系统深入地讲解了目前主要的机器视觉算法，包括机器视觉理论简介、机器视觉数学基础、机器视觉编程基础、机器视觉测量系统、视觉图像基础、基于OpenCV和Python的图像预处理、图像的特征提取、视觉动态纹理识别、图像配准、立体视觉、主动轮廓与跟踪运动、聚类分析及随机配置网络。对重点算法分别通过理论分析、实验程序、实际应用三部分进行讲解。对于算法的核心部分，编著者进行了详细的阐述。
学习本书，需要读者掌握基本的数学基础知识，如微积分、线性代数、概率论及矩阵论等，同时应具备一些编程基础，如C语言、MATLAB及Python和OpenCV。
本书由沈阳工业大学的乔景慧编著。编著者的学生李岭、赵校伟、何鑫达、张皓博、赵燕松、崔景研等为本书的实践应用部分做了大量的工作，唐韫泽、徐宁、陈宇曦、张啸涵、李洪达、韩玉明、张开济、张岩、熊宁康、苏冠赫、黄湛强、柳司麒、李卓然等为本书的插图及程序提供了大量帮助。
回望学术研究之路，感谢我的硕士导师韩跃新教授在选矿及纳米材料方面的指引，感谢我的博士导师柴天佑院士在控制理论与控制工程专业的引领。回望教学之路，感谢田方教授及沈阳工业大学各位同事的支持和帮助。回望科研实践之路，感谢各合作企业给予的大力支持。
本书的编写得到了国家自然科学基金项目的支持(项目编号:61573249)，辽宁省高等学校创新人才支持计划(项目编号:LR2019048)的支持，也得到了辽宁省研究生教育教学改革研究项目——多元协调的机械工程研究生实践创新能力培养的教学改革与实践探索(项目编号:LNYJG2022073)的支持，以及沈阳工业大学“战略领域学科方向团队——智能视觉与智能装备”的资助。此外，本书还得到了沈阳工业大学研究生教育教学改革研究项目——面向基础研究创新型研究生培养的优秀导师团队建设与实践(项目编号:SYJG2022002)的资助。
由于编著者的水平和经验有限，书中难免存在不妥之处，敬请读者给予批评与指正!
乔景慧
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