Halcon機器視覺演算法原理與程式設計實戰 - 博客來

書名：Halcon機器視覺演算法原理與程式設計實戰，語言：簡體中文，ISBN：9787301309049，出版社：北京大學出版社，作者：楊青，出版日期：2019/11/01，類別：電腦資訊. 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：配合政策、堅守防疫，各項服務提醒說明詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 旗艦店 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 氣功養生 漲停板實戰 原生家庭 環境正義 簡體書 2021年度百大 新到貨 精品珍藏 新書 排行榜 特價書 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來簡體書電腦資訊計算機概論商品介紹 Halcon機器視覺演算法原理與程式設計實戰 作者：楊青出版社：北京大學出版社出版日期：2019/11/01語言：簡體中文 定價：534元 優惠價：87折465元 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

如何獲得OPENPOINT點數？如何兌換購物金？詳見OPENPOINT說明 查詢我的購物金？登入會員專區 運送方式：臺灣與離島海外 可配送點：台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖可取貨點：台灣、蘭嶼、綠島、澎湖、金門、馬祖 可配送點：全球可取貨點：香港、澳門、新加坡、馬來西亞、菲律賓 載入中... 我要寫評鑑 分享   內容簡介 隨著機器視覺技術的飛速發展，大量需要使用機器視覺代替人工檢測的需求應運而生。

Halcon在開發機器視覺專案中表現出的高效性和穩定性，使其應用範圍非常廣泛。

  本書將針對機器視覺的原理和演算法，以及如何應用演算法解決問題進行探討和說明，並利用Halcon對各種機器視覺演算法進行舉例，讓讀者全面、深入、透徹地理解Halcon機器視覺開發過程中的各種常用演算法的原理及其應用方法，提高實際開發水準和項目實戰能力。

同時，也為機器視覺專案的管理者提供專案管理和技術參考。

　　 《Halcon機器視覺演算法原理與程式設計實戰》適合需要全面學習機器視覺演算法的初學者，希望掌握Halcon進行機器視覺專案開發的程式師，需要瞭解機器視覺專案開發方法的工業客戶、機器視覺軟體發展專案經理、專業培訓機構的學員，以及對機器視覺演算法興趣濃厚的人員閱讀。

  作者介紹 楊青，北京大學軟體工程碩士，現任某科研單位圖像演算法主管。

2010年以來一直從事圖像視覺演算法與軟體研發工作，2015年起開始主導機器視覺專案，曾負責雙目立體視覺探測、基於機器視覺的自動化產品檢測、顯示器缺陷檢測、智慧識別等多個視覺專案。

為醫療、航太、工業、科研等多個領域的客戶提供了智慧場景的機器視覺系統的軟硬體方案。

  目錄 第1章　機器視覺概述002 1.1什麼是機器視覺003 1.2機器視覺與電腦視覺的區別003 1.3機器視覺的工作原理005 1.4機器視覺的應用領域006 第2章　如何做機器視覺專案008 2.1專案的前期準備009 2.1.1從5個方面初步分析客戶需求009 2.1.2方案評估與驗證009 2.1.3簽訂合同010 2.2專案規劃011 2.2.1定義客戶的詳細需求011 2.2.2制訂項目管理計畫011 2.2.3方案評審012 2.3詳細設計012 2.3.1硬體設備的選擇與環境搭建012 2.3.2軟體發展平臺與開發工具的選擇013 2.3.3機器視覺系統的整體框架與開發流程013 2.3.4交互介面設計014 2.3.5Halcon與開發工具014 2.4項目交付015 2.4.1軟體功能測試015 2.4.2現場調試015 2.4.3系統維護016 第3章　硬體環境搭建017 3.1相機018 3.1.1相機的主要參數018 3.1.2相機的種類019 3.1.3相機的介面020 3.1.4相機的選型020 3.2圖像採集卡022 3.2.1圖像採集卡的種類022 3.2.2圖像採集卡的選型023 3.3鏡頭023 3.4光源024 3.5實例：硬體選型025 第4章　軟體圖像採集026 4.1獲取非即時圖像027 4.1.1讀取影像檔027 4.1.2讀取視頻檔028 4.2獲取即時圖像030 4.2.1Halcon的圖像採集步驟030 4.2.2使用Halcon介面連接相機030 4.2.3使用相機的SDK採集圖像033 4.2.4外部觸發採集圖像033 4.3多相機採集圖像034 4.4Halcon圖像的基本結構035 4.5實例：採集Halcon圖像並進行簡單處理036 第5章　圖像預處理040 5.1圖像的變換與校正041 5.1.1二維圖像的平移、旋轉和縮放041 5.1.2圖像的仿射變換042 5.1.3投影變換042 5.1.4實例：透視形變圖像校正043 5.2感興趣區域（ROI）045 5.2.1ROI的意義045 5.2.2創建ROI045 5.3圖像增強046 5.3.1長條圖均衡046 5.3.2增強對比度·048 5.3.3處理失焦圖像049 5.4圖像平滑與去噪049 5.4.1均值濾波049 5.4.2中值濾波050 5.4.3高斯濾波051 5.5光照不均勻052 第6章　圖像分割054 6.1閾值處理055 6.1.1全域閾值055 6.1.2基於長條圖的自動閾值分割方法056 6.1.3自動全域閾值分割方法057 6.1.4局部閾值分割方法058 6.1.5其他閾值分割方法060 6.2區域生長法062 6.2.1regiongrowing運算元062 6.2.2regiongrowing_mean運算元064 6.3分水嶺演算法065 第7章　顏色與紋理067 7.1圖像的顏色068 7.1.1圖像的色彩空間068 7.1.2Bayer圖像069 7.1.3顏色空間的轉換070 7.2顏色通道的處理070 7.2.1圖像的通道071 7.2.2訪問通道071 7.2.3通道分離與合併071 7.2.4處理RGB資訊073 7.3實例：利用顏色資訊提取背景相似的字元區域074 7.4紋理分析075 7.4.1紋理濾波器075 7.4.2實例：織物折痕檢測076 第8章　圖像的形態學處理077 8.1腐蝕與膨脹078 8.1.1結構元素078 8.1.2腐蝕078 8.1.3膨脹080 8.2開運算與閉運算082 8.2.1開運算082 8.2.2閉運算084 8.3頂帽運算與底帽運算085 8.3.1頂帽運算086 8.3.2底帽運算086 8.3.3頂帽運算與底帽運算的應用087 8.4灰度圖像的形態學運算089 8.4.1灰度圖像與區域的區別089 8.4.2灰度圖像的形態學運算效果及常用運算元089 8.5實例：粘連木材圖像的目標分割與計數091 第9章　特徵提取095 9.1區域形狀特徵096 9.1.1區域的面積和中心點096 9.1.2封閉區域（孔洞）的面積097 9.1.3根據特徵值選擇區域098 9.1.4根據特徵值創建區域100 9.2基於灰度值的特徵103 9.2.1區域的灰度特徵值103 9.2.2區域的最大、最小灰度值105 9.2.3灰度的平均值和偏差106 9.2.4灰度區域的面積和中心107 9.2.5根據灰度特徵值選擇區域107 9.3基於圖像紋理的特徵109 9.3.1灰度共生矩陣109 9.3.2創建灰度共生矩陣110 9.3.3用共生矩陣計算灰度值特徵111 9.3.4計算共生矩陣並匯出其灰度值特徵111 9.3.5實例：提取圖像的紋理特徵112 第10章　邊緣檢測115 10.1圖元級邊緣提取116 10.1.1經典的邊緣檢測運算元116 10.1.2邊緣檢測的一般流程117 10.1.3sobel_amp運算元117 10.1.4edges_image運算元120 10.1.5其他濾波器122 10.2亞圖元級邊緣提取124 10.2.1edges_sub_pix運算元125 10.2.2edges_color_sub_pix運算元126 10.2.3lines_gauss運算元127 10.3輪廓處理129 10.3.1輪廓的生成130 10.3.2輪廓的處理130 第11章　範本匹配134 11.1範本匹配的種類135 11.1.1基於灰度值的範本匹配135 11.1.2基於相關性的範本匹配136 11.1.3基於形狀的範本匹配136 11.1.4基於元件的範本匹配137 11.1.5基於形變的範本匹配138 11.1.6基於描述符的範本匹配138 11.1.7基於點的範本匹配139 11.1.8範本匹配方法總結139 11.2圖像金字塔140 11.3範本圖像142 11.3.1從參考圖像的特定區域中創建範本·142 11.3.2使用XLD輪廓創建範本143 11.4範本匹配的步驟143 11.4.1基於灰度值的範本匹配143 11.4.2基於相關性的範本匹配145 11.4.3基於形狀的範本匹配147 11.4.4基於元件的範本匹配149 11.4.5基於局部形變的範本匹配150 11.4.6基於透視形變的範本匹配152 11.4.7基於描述符的範本匹配153 11.4.8優化匹配速度155 11.4.9使用Halcon匹配助手進行匹配156 11.5實例：指定區域的形狀匹配159 第12章　圖像分類163 12.1分類器164 12.1.1分類的基礎知識164 12.1.2MLP分類器166 12.1.3SVM分類器166 12.1.4GMM分類器166 12.1.5k-NN分類器167 12.1.6選擇合適的分類器167 12.1.7選擇合適的特徵168 12.1.8選擇合適的訓練樣本168 12.2特徵的分類169 12.2.1一般步驟169 12.2.2MLP分類器170 12.2.3SVM分類器176 12.2.4GMM分類器176 12.2.5k-NN分類器177 12.3光學字元辨識178 12.3.1一般步驟179 12.3.2OCR實例179 看更多   詳細資料 ISBN：9787301309049規格：平裝/16k/19x26x1cm/普通級/單色印刷/初版出版地：中國 本書分類：電腦資訊>計算機概論 最近瀏覽商品  相關活動   購物說明 溫馨提醒您：若您訂單中有購買簡體館無庫存/預售書或庫存於海外廠商的書籍，建議與其他商品分開下單，以避免等待時間過長，謝謝。

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