機器視覺——使用HALCON描述與實現 ( 簡體 字) |
| 作者：杜斌 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 54352
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NT售價： 545 元 |
| 出版日：4/1/2021 |
| 頁數：414 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302571537 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：“中國制造2025”迎來了前所未有的機遇，在這種情況下，中國制造只有加快步伐，完善自身建設，同時更要加強“中國智造”，才能抵御外界的強烈沖擊。智能制造絕不僅僅是工業化和自動化這么簡單，還需要給客戶提供高附加值的服務，這也是未來工業發展的大趨勢和助推器。
隨著中國自動化技術迅猛發展，人們對于機器視覺的認識更加深刻，對它的看法也發生了很大的轉變。機器視覺系統提高了工業生產的自動化程度，讓不適合人工作業的危險工作在機器視覺的輔助下得以順利進行，讓大批量、高速度、持續生產變成現實，大大提高了工業生產效率和工業產品精度，節省了人力成本。
機器視覺技術通過工業相機鏡頭快速獲取圖像信息，并運用系統軟件程序自動處理圖像信息，為工業生產的信息快速集成提供了方便。隨著機器視覺技術的成熟與發展，其應用范圍更加廣泛，包括新一代信息技術產業、高級數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通裝備、節能與新能源汽車、電力裝備、農機裝備、新材料和生物醫藥及高性能醫療器械等。在應用如此廣泛前景下，市場對于機器視覺領域人才的渴求愈加強烈。
怎樣更高效地學習機器視覺技術成為人們關心的問題。作為一名機器視覺領域的一線軟件工程師，我已掌握工業自動化智能發展領域實際機器視覺軟件應用技術，成為“網易云課堂”簽約講師，并且制作了“HALCON視頻教程圖像分析實戰”這門視頻課程。課程一經上線，榮獲眾多志同道合人士的好評，本書是繼該課程之后的又一提煉和升華之佳作。在此特別感謝清華大學出版社的編輯對本書出版的傾力支持。
本書采用簡單易懂的語言講解復雜的理論，非常適合HALCON入門學習以及后續提高，讀者研讀本書后就可輕松掌握HALCON技術，提高職業技能； 其中的實戰案例讓你更快、更精準地掌握HALCON實際使用技巧。
人工智能正促進著科學技術的改變和發展，“中國制造2025”的時代發展趨勢將推動機器視覺技術走進每一個智能產品。本書濃縮了作者對于HALCON技術的積累和沉淀，值得廣大機器視覺愛好者及從業人員閱讀和收藏。
杜斌
2021年2月 |
內容簡介：本書從數字圖片開始講起，介紹什么是數字圖像。以halcon的安裝，halcon的基礎語法和數據結構起點，以圖像的獲取，圖像的處理，圖像匹配，區域的處理，區域的特征，亞像素輪廓特征，亞像素輪廓處理，數組操作為主要內容，最后結合實際案例，啟發讀者。內容包含理論講解，和實際編程兩個部分，理論講解，說明圖像處理原理，實際案例，實操算法，強化應用。使讀者不僅可以明白原理，還能學以致用。內容講解細致，沒有編程基礎的讀者也能輕松入門。 |
目錄：基礎篇
第1章數字圖像處理基礎
1．1數字圖像
1．1．1圖像數字化
1．1．2黑白圖像
1．1．3彩色圖像
1．1．4圖像噪聲
1．2圖像的參數
1．2．1分辨率
1．2．2深度
1．2．3通道數
1．2．4數據類型
1．3數字圖像的壓縮
1．3．1圖像壓縮的原理
1．3．2有損壓縮和無損壓縮
1．3．3圖像壓縮的評價
1．3．4常用的壓縮方式
1．4數字圖像格式
1．4．1BMP文件
1．4．2PNG文件
1．4．3JPEG文件
1．4．4JP2文件
1．4．5JXR文件
1．4．6TIFF文件
1．4．7HOBJ文件
第2章HALCON的預備環境
2．1HALCON安裝環境
2．1．1硬件環境
2．1．2軟件環境
2．2HALCON的安裝
2．2．1安裝包下載
2．2．2HALCON安裝
2．3HALCON界面介紹
2．3．1歡迎界面
2．3．2主界面
第3章HALCON語法
3．1變量的創建與賦值
3．2if語句
3．3for循環語句
3．4中斷語句
3．5while循環語句
3．6switch語句
第4章HALCON的數據結構
4．1圖像
4．2區域
4．2．1區域的存儲
4．2．2連通區域
4．3亞像素輪廓(XLD)
4．3．1亞像素輪廓介紹
4．3．2亞像素輪廓的數據結構
4．4數組
4．4．1數組的賦值與創建
4．4．2數組的存儲與讀取
4．5字典
4．5．1字典介紹
4．5．2字典的創建和操作
4．6句柄
算法篇
第5章圖像的獲取
5．1硬件采集
5．1．1硬件
5．1．2相機接口
5．1．3HALCON相機驅動
5．1．4HALCON圖像的采集過程
5．1．5HALCON相機助手
5．2文件讀取
5．2．1通過讀取圖像助手讀取圖像
5．2．2通過代碼讀取圖像
5．3圖像生成
第6章圖像的預處理
6．1圖像的運算
6．1．1加法運算
6．1．2減法運算
6．1．3乘法運算
6．1．4除法運算
6．2仿射變換
6．3圖像平滑
6．3．1高斯濾波
6．3．2均值濾波
6．3．3中值濾波
6．3．4多圖像均值
6．4邊緣濾波
6．4．1索貝爾濾波
6．4．2凱尼濾波
6．5圖像銳化
6．5．1索貝爾銳化
6．5．2拉普拉斯銳化
6．5．3高通濾波銳化
6．5．4幾種銳化方法對比
6．6灰度變換
6．6．1線性灰度變換
6．6．2分段線性灰度變換
6．6．3非線性灰度變換
6．7傅里葉頻域變換
6．7．1頻域
6．7．2二維傅里葉變換
6．7．3頻域濾波
第7章圖像的標定
7．1標定原理
7．1．1透鏡失真
7．1．2機器視覺坐標系
7．1．3機器視覺坐標系轉換
7．2標定板介紹
7．2．1標定板的規格
7．2．2標定板的制作
7．3標定流程
7．4標定助手
7．4．1標定助手的開啟
7．4．2標定助手介紹
7．5標定實例
第8章圖像的分割
8．1閾值分割
8．2直方圖自動閾值
8．2．1平滑直方圖二分法
8．2．2最大類間方差法
8．3動態閾值
8．4區域生長
8．5分水嶺分割
第9章圖像的特征
9．1圖像的區域灰度中心和面積
9．2區域灰度的等效橢圓
9．3圖像的熵
9．4區域灰度的最大值和最小值
9．5直方圖頻率
第10章圖像的匹配
10．1圖像金字塔
10．2基于灰度值的匹配
10．2．1差值匹配
10．2．2相關性匹配
10．2．3基于灰度值匹配的實例
10．3基于形狀匹配
10．4基于組件匹配
10．5基于局部形變匹配
10．6匹配的流程
10．7匹配助手
10．7．1匹配助手的啟動
10．7．2匹配助手的窗口說明
第11章區域的變換
11．1形態學
11．1．1膨脹
11．1．2腐蝕
11．1．3開運算
11．1．4閉運算
11．1．5形態學梯度
11．1．6擊中與擊不中
11．1．7頂帽運算
11．1．8底帽運算
11．1．9區域骨骼
11．2區域填充
11．3區域裁切
11．4區域延伸
11．5分割邊界區域
11．6區域形狀轉換
11．7區域排序
第12章區域特征提取與分析運算
12．1區域特征
12．2區域特征篩選
12．3區域分析運算
12．3．1區域運算
12．3．2區域的判斷
第13章亞像素數據基礎
13．1亞像素數據的說明
13．2亞像素數據的創建
第14章亞像素數據的轉換和分割
14．1亞像素數據的裁切
14．2亞像素數據的閉合
14．3亞像素數據的排序
14．4亞像素數據的轉換
14．5亞像素數據的平滑
14．6亞像素數據的分割
14．7亞像素數據的直線連接
14．8亞像素數據的圓弧合并
14．9亞像素數據輪廓的合并
第15章亞像素數據的特征提取與分析運算
15．1亞像素數據的本體類型
15．2亞像素數據的狀態
15．3亞像素數據的特征
15．3．1圓度
15．3．2緊密度
15．3．3凸性
15．3．4橢圓度、不均勻性和結構因子
15．3．5最大距離
15．3．6輪廓長度
15．3．7輪廓點數
15．3．8角度
15．4亞像素數據的分析
15．4．1亞像素數據的特征篩選
15．4．2亞像素數據的運算
15．4．3亞像素數據的判斷
第16章亞像素數據的擬合
16．1直線擬合
16．2圓擬合
16．3橢圓擬合
第17章圖像處理結果的表述和繪制
17．1圖形窗口
17．2繪制對象
17．2．1繪制區域
17．2．2繪制亞圖像數據
17．2．3繪制文字
第18章數組的應用
18．1字符串的處理
18．1．1字符串的合并
18．1．2字符串的分割
18．1．3字符串的插入
18．1．4字符串的刪除
18．1．5字符串的替換
18．1．6字符串的交集
18．1．7字符串的篩選
18．1．8字符串的查詢
18．2數組的操作
18．2．1數組的創建
18．2．2數組排序
18．2．3刪除數組元素
18．2．4插入數組元素
18．2．5修改數組元素
18．2．6查詢數組元素
18．2．7數組元素的選擇
18．2．8去除相鄰重復的數組元素
18．2．9數組的運算
18．2．10判斷數組元素是否相同
18．2．11數組的保存和讀取
18．3數學函數
18．3．1三角函數
18．3．2取整
18．3．3角度的換算
18．3．4四則運算
18．3．5絕對值
18．3．6余數
18．3．7次方
18．3．8對數
18．3．9最大值和最小值
18．3．10計算元素正負號
實戰篇
第19章HALCON實例與算法
19．1二維碼識別
19．1．1二維碼介紹
19．1．2二維碼的定位與解碼
19．1．3HALCON二維碼實例
19．2一維碼識別
19．2．1一維碼介紹
19．2．2一維碼定位與解碼
19．2．3HALCON一維碼讀取實例
19．3光學字符識別
19．4識別飛行時間成像三維物體
19．5立體3D測量
19．6對焦測距
19．7圖像拼接
第20章HALCON聯合開發
20．1HALCON與VB聯合編程——計數
20．2HALCON與C#聯合編程——測量
20．3HALCON與C++、MFC聯合編程——缺陷檢測
20．4HALCON與C++、Qt聯合編程——定位
參考文獻 |
| 序： |
