简介
本书以机器视觉系统为研究背景,紧密结合实际工业应用案例,介绍传统数字图像处理方法和基于深度学习的数字图像处理方法。本书共8章,内容包括数字图像处理概述、基于传统方法的数字图像处理、基于深度学习的数字图像处理、工业字符智能识别、磨粒图谱识别与分割、射线检测的焊缝缺陷识别、嵌入式机器视觉系统开发、工业数字图像处理相关工具和平台。 本书逻辑结构清晰、内容通俗易懂、案例丰富、图文并茂,突出构建机器视觉系统的实用性。本书教学资源丰富,每章配置了大量的习题以巩固基本概念、基础理论和算法,附录还给出4个典型实验以培养综合开发和运用能力。 本书可作为具有一定计算机基础和程序设计基础知识的本科生教材,也可作为从事机器视觉、数字图像等相关工作的工程师的参考书。
编辑推荐
(1)立足构建实际的机器视觉系统,建立系统的观念,学会从系统的角度分析机器视觉系统的性能、面对的挑战以及采用的应对方法 (2)融合数字图像处理和深度学习,体现当下以深度学习为主、以数字图像处理为辅来构建机器视觉模型的主流技术路线 (3)紧密结合复杂工业场景应用和案例,原理讲解通俗、易于理解,案例解读实用、针对性强
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2023-04-01
- 更新: 2023-12-15
- 书号:9787302626886
- 中图:TN911.73-43
- 学科:工学电子科学与技术工学信息与通信工程