《Milan Sonka - Image Processing, Analysis and Machine Vision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材,第3版提供了高清英文原版的PDF版本。这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用,是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。 我们要理解图像处理的基本概念。图像处理涉及到对数字图像进行各种操作,以改善其质量、提取有用信息或进行分析。这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。例如,图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果;去噪则通过滤波器去除图像中的噪声;图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别,便于进一步分析。 机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域,它使计算机能够“看”并理解图像。在《Milan Sonka》一书中,读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。这包括特征检测(如边缘检测、角点检测)、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。 此外,书中还涵盖了与机器学习相关的主题,如监督学习和无监督学习,它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。支持向量机(SVM)、神经网络、深度学习框架(如卷积神经网络CNN)等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。深度学习,尤其是深度卷积网络,已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展,极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。 书中还涉及到了图像分析,这是对图像内容进行理解和解释的过程。这包括图像理解、场景分析和行为识别。图像理解需要从图像中提取高级语义信息,比如识别出图像中的物体、场景和事件。场景分析则涉及环境的理解,例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。行为识别则关注动态图像中的动作和活动,如行人跟踪和运动分析。 书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法,这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。实验部分通常会介绍如何使用编程语言(如MATLAB或Python)实现所讨论的算法,并提供数据集和代码示例。 《Milan Sonka - Image Processing, Analysis and Machine Vision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从中受益匪浅。通过深入学习这本书,你可以掌握图像处理的基本原理,理解机器视觉的核心技术,并了解如何将这些知识应用于实际项目中。
2024-12-18 09:29:45 26.8MB 图像处理
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Image Processing Analysis and Machine Vision第三版的源代码part 1
2024-12-18 09:17:33 19MB Image Processing Analysis Machine
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一种用于感知压缩的JND实现
2022-09-23 13:07:32 646KB 转码 视频压缩
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《Computer & Machine Vision: Theory Algorithms Practicalities》是一本非常经典的机器视觉教科书,其在Google Scholar上被应用超过2000次。 该资源是英文版PDF,含有目录。
2022-08-07 18:46:51 22.19MB 计算机视觉 机器视觉 人工智能
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外观缺陷检查在轴承质量控制中起着至关重要的作用。 人工检查是去除缺陷轴承的传统方法,这种方法不稳定且耗时。 在本文中,我们开发了一种用于轴承缺陷检查的机器视觉系统,该系统可以检查轴承盖上的各种类型的缺陷,例如变形,生锈,划痕等。 所提出的系统设计了一种新颖的图像采集系统,以增强缺陷的外观并获得可控的图像采集环境。 提出或利用一系列图像处理方法来检查缺陷。 特别是对于密封件的变形缺陷,我们找到了一个关于凸出分布的通用规则,并基于该规则设计了一种简单而有效的检查算法。 对所提出的系统进行评估,并通过召回率,精度和F度量将其与技术人员进行比较。 实验结果表明,所提出的视觉系统具有较高的准确性和效率。
2022-05-09 00:04:15 1.62MB Machine vision; Bearings; Flaw
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machine vision_Ramesh Jain Rangachar Kasturi Brian G.Schunck
2022-03-31 20:15:38 188.86MB machine vision Ramesh Jain
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情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection
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机器视觉 Machine Vision (英文版) Automated Visual Inspection: Theroy, Pratice And Applications
2022-02-19 13:52:45 46.21MB 计算机视觉 机器视觉 图像处理
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学校机器视觉课程教材
2022-02-19 13:52:10 70.5MB 机器视觉 计算机视觉
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Machine Vision Handbook。非常经典的机器视觉手册(宝典)。英文版,带书签,高清。
2022-02-19 13:47:28 69.11MB 机器视觉 手册 宝典
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