機器視覺與人工智能應用開發技術( 簡體 字) | |
作者:廖建尚,鐘君柳,呂志勝 | 類別:1. -> 教材 -> 數位影像處理 2. -> 程式設計 -> 人工智慧 |
出版社:電子工業出版社 | 3dWoo書號: 56381 詢問書籍請說出此書號! 有庫存 NT售價: 440 元 |
出版日:2/1/2024 | |
頁數:412 | |
光碟數:0 | |
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印刷:黑白印刷 | 語系: ( 簡體 字 ) |
ISBN:9787121473968 | 加入購物車 │加到我的最愛 (請先登入會員) |
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第1章 機器視覺與人工智能概述 1
1.1 機器視覺和人工智能發展歷程 1 1.2 機器視覺和人工智能應用領域 3 1.3 機器視覺與人工智能開發平臺 4 1.3.1 機器視覺與人工智能開發平臺 4 1.3.2 邊緣計算網關 17 1.3.3 遠程登錄AiCam平臺 20 1.3.4 開發首體驗 24 1.3.5 小結 25 1.3.6 思考與拓展 26 第2章 圖像基礎算法應用開發實例 27 2.1 圖像采集開發實例 28 2.1.1 原理分析 28 2.1.2 開發設計與實踐 29 2.1.3 開發步驟與驗證 31 2.1.4 小結 33 2.1.5 思考與拓展 33 2.2 圖像標注開發實例 33 2.2.1 原理分析 34 2.2.2 開發設計與實踐 35 2.2.3 開發步驟與驗證 42 2.2.4 小結 45 2.2.5 思考與拓展 45 2.3 圖像灰度轉換開發實例 45 2.3.1 原理分析 46 2.3.2 開發設計與實踐 50 2.3.3 開發步驟與驗證 56 2.3.4 小結 57 2.3.5 思考與拓展 58 2.4 圖像幾何變換開發實例 58 2.4.1 原理分析 58 2.4.2 開發設計與實踐 63 2.4.3 開發步驟與驗證 69 2.4.4 小結 71 2.4.5 思考與拓展 71 2.5 圖像邊緣檢測開發實例 72 2.5.1 原理分析 72 2.5.2 開發設計與實踐 75 2.5.3 開發步驟與驗證 81 2.5.4 小結 83 2.5.5 思考與拓展 84 2.6 形態學轉換開發實例 84 2.6.1 原理分析 84 2.6.2 開發設計與實踐 87 2.6.3 開發步驟與驗證 94 2.6.4 小結 97 2.6.5 思考與拓展 97 2.7 圖像輪廓提取開發實例 97 2.7.1 原理分析 97 2.7.2 開發設計與實踐 101 2.7.3 開發步驟與驗證 109 2.7.4 小結 111 2.7.5 思考與拓展 112 2.8 直方圖均衡開發實例 112 2.8.1 原理分析 112 2.8.2 開發設計與實踐 114 2.8.3 開發步驟與驗證 119 2.8.4 小結 121 2.8.5 思考與拓展 122 2.9 模板匹配開發實例 122 2.9.1 原理分析 122 2.9.2 開發設計與實踐 124 2.9.3 開發步驟與驗證 125 2.9.4 小結 127 2.9.5 思考與拓展 127 2.10 霍夫變換開發實例 127 2.10.1 原理分析 127 2.10.2 開發設計與實踐 133 2.10.3 開發步驟與驗證 139 2.10.4 小結 141 2.10.5 思考與拓展 141 2.11 圖像矯正開發實例 141 2.11.1 原理分析 141 2.11.2 開發設計與實踐 142 2.11.3 開發步驟與驗證 144 2.11.4 小結 145 2.11.5 思考與拓展 146 2.12 圖像添加文字和水印開發實例 146 2.12.1 原理分析 146 2.12.2 開發設計與實踐 147 2.12.3 開發步驟與驗證 149 2.12.4 小結 150 2.12.5 思考與拓展 150 2.13 圖像去噪開發實例 150 2.13.1 原理分析 151 2.13.2 開發設計與實踐 153 2.13.3 開發步驟與驗證 164 2.13.4 小結 167 2.13.5 思考與拓展 167 第3章 圖像處理應用開發實例 168 3.1 顏色識別開發實例 168 3.1.1 原理分析 169 3.1.2 開發設計與實踐 170 3.1.3 開發步驟與驗證 172 3.1.4 小結 175 3.1.5 思考與拓展 175 3.2 形狀識別開發實例 175 3.2.1 原理分析 176 3.2.2 開發設計與實踐 176 3.2.3 開發步驟與驗證 179 3.2.4 小結 180 3.2.5 思考與拓展 180 3.3 手寫數字識別開發實例 180 3.3.1 原理分析 180 3.3.2 開發設計與實踐 181 3.3.3 開發步驟與驗證 184 3.3.4 小結 185 3.3.5 思考與拓展 185 3.4 二維碼識別開發實例 185 3.4.1 原理分析 186 3.4.2 開發設計與實踐 188 3.4.3 開發步驟與驗證 190 3.4.4 小結 191 3.4.5 思考與拓展 191 3.5 人臉檢測(基于OpenCV)開發實例 191 3.5.1 原理分析 192 3.5.2 開發設計與實踐 192 3.5.3 開發步驟與驗證 194 3.5.4 小結 195 3.5.5 思考與拓展 195 3.6 人臉關鍵點識別開發實例 195 3.6.1 原理分析 196 3.6.2 開發設計與實踐 196 3.6.3 開發步驟與驗證 199 3.6.4 小結 199 3.6.5 思考與拓展 200 3.7 人臉識別(基于OpenCV)開發實例 200 3.7.1 原理分析 200 3.7.2 開發設計與實踐 201 3.7.3 開發步驟與驗證 206 3.7.4 小結 207 3.7.5 思考與拓展 207 3.8 目標追蹤開發實例 207 3.8.1 原理分析 208 3.8.2 開發設計與實踐 209 3.8.3 開發步驟與驗證 212 3.8.4 小結 212 3.8.5 思考與拓展 213 第4章 深度學習應用開發實例 214 4.1 人臉檢測(基于深度學習)開發實例 214 4.1.1 原理分析 215 4.1.2 開發設計與實踐 218 4.1.3 開發步驟與驗證 221 4.1.4 小結 221 4.1.5 思考與拓展 222 4.2 人臉識別(基于深度學習)開發實例 222 4.2.1 原理分析 222 4.2.2 開發設計與實踐 227 4.2.3 開發步驟與驗證 233 4.2.4 小結 233 4.2.5 思考與拓展 234 4.3 人臉屬性識別開發實例 234 4.3.1 原理分析 234 4.3.2 開發設計與實踐 236 4.3.3 開發步驟與驗證 239 4.3.4 小結 240 4.3.5 思考與拓展 240 4.4 口罩檢測開發實例 240 4.4.1 原理分析 241 4.4.2 開發設計與實踐 245 4.4.3 開發步驟與驗證 248 4.4.4 小結 249 4.4.5 思考與拓展 249 4.5 手勢識別開發實例 249 4.5.1 原理分析 250 4.5.2 開發設計與實踐 252 4.5.3 開發步驟與驗證 255 4.5.4 小結 256 4.5.5 思考與拓展 256 4.6 行人檢測開發實例 256 4.6.1 原理分析 257 4.6.2 開發設計與實踐 260 4.6.3 開發步驟與驗證 262 4.6.4 小結 263 4.6.5 思考與拓展 263 4.7 人體姿態識別開發實例 263 4.7.1 原理分析 264 4.7.2 開發設計與實踐 267 4.7.3 開發步驟與驗證 269 4.7.4 小結 270 4.7.5 思考與拓展 270 4.8 車輛檢測開發實例 271 4.8.1 原理分析 271 4.8.2 開發設計與實踐 273 4.8.3 開發步驟與驗證 276 4.8.4 小結 277 4.8.5 思考與拓展 277 4.9 車牌識別開發實例 277 4.9.1 原理分析 277 4.9.2 開發設計與實踐 279 4.9.3 開發步驟與驗證 281 4.9.4 小結 282 4.9.5 思考與拓展 282 4.10 交通標志識別開發實例 282 4.10.1 原理分析 283 4.10.2 開發設計與實踐 284 4.10.3 開發步驟與驗證 286 4.10.4 小結 287 4.10.5 思考與拓展 287 第5章 百度AI應用開發實例 288 5.1 車輛識別開發實例 288 5.1.1 原理分析 289 5.1.2 開發設計與實踐 292 5.1.3 開發步驟與驗證 298 5.1.4 小結 300 5.1.5 思考與拓展 300 5.2 人體識別開發實例 301 5.2.1 原理分析 301 5.2.2 開發設計與實踐 305 5.2.3 開發步驟與驗證 312 5.2.4 小結 315 5.2.5 思考與拓展 315 5.3 手勢識別開發實例 315 5.3.1 原理分析 315 5.3.2 開發設計與實踐 320 5.3.3 開發步驟與驗證 326 5.3.4 小結 328 5.3.5 思考與拓展 328 5.4 人臉識別(基于百度AI)開發實例 329 5.4.1 原理分析 329 5.4.2 開發設計與實踐 334 5.4.3 開發步驟與驗證 344 5.4.4 小結 346 5.4.5 思考與拓展 346 5.5 數字識別開發實例 347 5.5.1 原理分析 347 5.5.2 開發設計與實踐 351 5.5.3 開發步驟與驗證 357 5.5.4 小結 359 5.5.5 思考與拓展 359 5.6 文字識別開發實例 360 5.6.1 原理分析 360 5.6.2 開發設計與實踐 363 5.6.3 開發步驟與驗證 370 5.6.4 小結 372 5.6.5 思考與拓展 372 5.7 語音識別開發實例 372 5.7.1 原理分析 373 5.7.2 開發設計與實踐 377 5.7.3 開發步驟與驗證 381 5.7.4 小結 383 5.7.5 思考與拓展 383 5.8 語音合成開發實例 383 5.8.1 原理分析 384 5.8.2 開發設計與實踐 387 5.8.3 開發步驟與驗證 391 5.8.4 小結 393 5.8.5 思考與拓展 394 參考文獻 395 本書詳細介紹機器視覺和人工智能技術,主要內容包括機器視覺與人工智能概述、圖像基礎算法應用開發實例、圖像處理應用開發實例、深度學習應用開發實例、百度AI應用開發實例。全書采用項目式開發的學習方法,通過39個貼近日常生活的開發實例,由淺入深地介紹圖像處理和深度學習的相關知識。本書中的每個開發實例均有完整的開發過程,并給出了開發代碼,讀者可在這些開發實例的基礎上快速地進行二次開發。
黨的二十大報告提出:“推動戰略性新興產業融合集群發展,構建新一代信息技術、人工智能、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎。”
人工智能、物聯網、大數據和云計算等技術的迅猛發展,大大提高了生產效率和生產力,改變了社會的生產方式和人們的生活方式。我國于2020年發布的《國家新一代人工智能標準體系建設指南》指出,到2023年初步建立人工智能標準體系,重點研制數據、算法、系統、服務等重點急需標準,并率先在制造、交通、金融、安防、家居、養老、環保、教育、醫療健康、司法等重點行業和領域進行推進。該指南為人工智能技術和相關產業的發展指出了一條鮮明的道路,表明我國在推動人工智能應用的堅定決心,相信人工智能的規模會越來越大。 本書詳細闡述機器視覺和人工智能的理論基礎和開發技術,采用項目式開發的學習方法,旨在推動人工智能人才的培養。全書共5章: 第1章為機器視覺與人工智能概述,主要內容包括機器視覺和人工智能的發展歷程、應用領域和開發平臺。 第2章為圖像基礎算法應用開發實例,包括13個開發實例,分別是圖像采集開發實例、圖像標注開發實例、圖像灰度轉換開發實例、圖像幾何變換開發實例、圖像邊緣檢測開發實例、形態學轉換開發實例、圖像輪廓提取開發實例、直方圖均衡開發實例、模板匹配開發實例、霍夫變換開發實例、圖像矯正開發實例、圖像添加文字和水印開發實例、圖像去噪開發實例。 第3章為圖像處理應用開發實例,包括8個開發實例,分別是顏色識別開發實例、形狀識別開發實例、手寫數字識別開發實例、二維碼識別開發實例、人臉檢測(基于OpenCV)開發實例、人臉關鍵點識別開發實例、人臉識別(基于OpenCV)開發實例、目標追蹤開發實例。 第4章為深度學習應用開發實例,包括10個開發實例,分別是人臉檢測(基于深度學習)開發實例、人臉識別(基于深度學習)開發實例、人臉屬性識別開發實例、口罩檢測開發實例、手勢識別開發實例、行人檢測開發實例、人體姿態識別開發實例、車輛檢測開發實例、車牌識別開發實例、交通標志識別開發實例。 第5章為百度AI應用開發實例,包括8個開發實例,分別是車輛識別開發實例、人體識別開發實例、手勢識別開發實例、人臉識別(基于百度AI)開發實例、數字識別開發實例、文字識別開發實例、語音識別開發實例、語音合成開發實例。 本書既可作為高等學校相關專業的教材或教學參考書,也可供相關領域的工程技術人員參考。對于機器視覺、圖像處理、人工智能的開發愛好者,本書也是一本深入淺出、貼近社會應用的技術讀物。 在編寫本書的過程中,作者借鑒和參考了國內外專家、學者、技術人員的相關研究成果,在此表示感謝。我們盡可能按學術規范予以說明,但難免會有疏漏之處,如有疏漏,請及時通過出版社與作者聯系。 本書的出版得到了廣東省自然科學基金項目(2021A1515011701)、廣東省高校重點科研項目(2020ZDZX3084)的資助。感謝中智訊(武漢)科技有限公司在本書編寫過程中提供的幫助,特別感謝電子工業出版社的編輯在本書出版過程中給予的大力支持。 由于本書涉及的知識面廣、編寫時間倉促,加之作者的水平和經驗有限,疏漏之處在所難免,懇請廣大讀者和專家批評指正。 作 者 2024年1月 |