本書共分為四篇，主要內容包括：機器視覺認知與圖像基礎算法、圖像顏色的空間轉換和基本變換、檢測目標圖像的邊緣、分割目標圖像、拼接兩張圖像、使用OCR識別文字、檢測人臉、手動搭建BP神經網絡實現圖像識別、搭建卷積神經網絡實現手寫數字圖像識別、基于ResNet50實現限速牌識別、實現零件的自動分揀、實現工業鋼材的缺陷檢測、實現醫學X-ray影像的肺炎檢測、實現機器小車的目標跟隨、實現機器小車的視覺巡線與自動駕駛、實現視覺SLAM建圖。
管明雷，男，深圳大學信息與通信工程博士畢業，深圳職業技術學院專職教師，主持多項教改課題研究項目，長期從事智能機器人技術研究與教學，具有豐富的教學和實踐經驗。
第1篇 機器視覺認知與圖像的基礎算法
任務1 機器視覺認知與圖像基礎算法3
【任務要求】3
【相關知識】3
1.1 機器視覺簡介3
1.2 機器視覺系統5
1.3 機器視覺識別的實現方式8
1.4 常用的機器視覺工具10
小 結13
任務1練習13
任務2 圖像顏色的空間轉換和基本變換15
【任務要求】15
【相關知識】15
2.1 常用機器視覺工具的安裝15
2.2 讀寫圖像文件27
2.3 常用的圖像類型和顏色空間30
2.4 常見的圖像變換操作36
【任務設計】49
【任務實施】50
【任務評價】52
小 結52
任務2練習52
任務3 檢測目標圖像的邊緣54
【任務要求】54
【相關知識】54
3.1 邊緣檢測簡介54
3.2 圖像平滑處理55
3.3 常見的邊緣檢測算法59
【任務設計】71
【任務實施】72
【任務評價】73
小 結74
任務3練習74
任務4 分割目標畫像75
【任務要求】75
【相關知識】75
4.1 圖像分割簡介75
4.2 常見的圖像分割算法76
【任務設計】88
【任務實施】89
【任務評價】91
小 結91
任務4練習91
任務5 拼接兩張圖像94
【任務要求】94
【相關知識】94
5.1 圖像拼接簡介94
5.2 特征提取95
5.3 圖像配準99
5.4 圖像融合105
【任務設計】106
【任務實施】107
【任務評價】110
小 結111
任務5練習111
第2篇 機器視覺常見應用
任務6 使用OCR識別文字115
【任務要求】115
【相關知識】115
6.1 OCR技術簡介115
6.2 OCR原理介紹116
6.3 OCR工具軟件安裝與環境配置117
6.4 OCR實現125
【任務設計】129
【任務實施】130
【任務評價】132
小 結133
任務6練習133
任務7 檢測人臉134
【任務要求】134
【相關知識】134
7.1 人臉檢測簡介134
7.2 基于Haar特征的人臉檢測135
7.3 使用OpenCV庫實現人臉檢測137
【任務設計】141
【任務實施】142
【任務評價】144
小 結144
任務7練習144
任務8 手動搭建BP神經網絡實現圖像識別146
【任務要求】146
【相關知識】146
8.1 人工神經網絡的發展歷程146
8.2 人工神經網絡的基本組成148
8.3 基于BP算法的多層感知機神經網絡151
8.4 PyTorch框架153
【任務設計】179
【任務實施】181
【任務評價】183
小 結183
任務8練習183
任務9 搭建卷積神經網絡實現手寫數字圖像識別185
【任務要求】185
【相關知識】185
9.1 卷積神經網絡常見的網絡層185
9.2 常見的卷積神經網絡194
9.3 深度學習通用流程197
【任務設計】203
【任務實施】204
【任務評價】208
小 結208
任務9練習209
任務10 基于ResNet50實現限速牌識別210
【任務要求】210
【相關知識】210
10.1 殘差網絡210
10.2 ResNet50網絡結構211
【任務設計】212
【任務實施】213
【任務評價】218
小 結218
任務10練習219
第3篇 工業機器視覺與應用
任務11 實現零件的自動分揀223
【任務要求】223
【相關知識】223
11.1 智能分揀簡介223
11.2 智能分揀系統的基本組成224
11.3 零件智能分揀的流程225
【任務設計】236
【任務實施】237
【任務評價】243
小 結244
任務11練習244
任務12 實現工業鋼材的缺陷檢測246
【任務要求】246
【相關知識】246
12.1 工業鋼材缺陷檢測的應用背景簡介246
12.2 工業鋼材的數據集采集247
12.3 基于深度學習的鋼材缺陷檢測流程250
【任務實施】260
【任務評價】261
小 結261
任務12練習262
任務13 實現醫學X-ray影像的肺炎檢測263
【任務要求】263
【相關知識】263
13.1 醫學X-ray影像檢測背景263
13.2 肺炎檢測的數據采集263
13.3 基于深度學習的肺炎疾病檢測流程264
【任務實施】272
【任務評價】273
小 結273
任務13練習273
第4篇 智能機器人視覺與應用
任務14 實現機器小車的目標跟隨277
【任務要求】277
【相關知識】277
【任務設計】289
【任務實施】289
14.1 邊緣智能小車EAC平臺271
14.2 目標檢測與識別281
14.3 目標檢測與識別模型簡介及部署282
14.4 攝像頭數據采集及預處理284
14.5 場景判斷及目標跟隨285
【任務評價】291
任務14練習291
任務15 實現機器小車的視覺巡線與自動駕駛293
【任務要求】293
【相關知識】293
15.1 機器小車的自動駕駛實現原理293
15.2 場景數據的采集與標注294
15.3 自動駕駛模型訓練297
15.4 自動駕駛模型部署與運行303
【任務設計】307
【任務實施】308
【任務評價】310
任務15練習310
任務16 實現視覺SLAM建圖312
【任務要求】312
【相關知識】312
16.1 視覺SLAM312
16.2 視覺SLAM框架314
16.3 經典視覺SLAM算法315
【任務設計】321
【任務實施】321
【任務評價】322
任務16練習322
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