目录 第一篇基础介绍 第一章机器视觉行业概况 第一节机器视觉定义及分类 一、机器视觉定义 二、机器视觉分类 三、机器视觉应用特点 第二节机器视觉发展历程 一、机器视(shì)觉(jué)行(xíng)业(yè)发(fā)展(zhǎn)史(shǐ) 二(èr)、中(zhōng)国(guó)机(jī)器(qì)视(shì)觉(jué)行(xíng)业(yè)发(fā)展(zhǎn)历(lì)程(chéng) 三(sān)、机(jī)器(qì)视(shì)觉(jué)行(xíng)业(yè)发(fā)展(zhǎn)态(tài)势(shì) 第(dì)二(èr)章(zhāng)机(jī)器(qì)视(shì)🔋()觉(jué)行(xíng)业(yè)产(chǎn)业链 第一节机器视觉产业链概况 一、机器视觉产业链结构 二、机器视觉产业链相关企业类型 三、国产化情况 第二节机器视觉结构构成分析 一、机器视觉系统结构 二、机器视觉系统价格情况 三、工业机器视觉系统的硬件成本结构 四、机器视。
目录 丛书序言 序言一 序言二 第 2 版前言 第 1 版前言 第 1 章 概述 1 1.1 人工智能1 1.1.1 什么是人工智能 1 1.1.2 人工智能的主要方法1 1.1.3 人工智能的发展历史5 1.2 智能计算系统 8 1.2.1 什么是智能计算系统8 1.2.2 为什么需要智能计算系统8 1.2.3 智能计算系统的发展9 1.3 驱动范例 12 1.4 本章小结 13 习题.14 第 2 章 深度学习基础(chǔ)15 2.1 机(jī)器(qì)学(xué)习(xí) 15 2.1.1 基(jī)本(běn)概(gài)念(niàn)15 2。
计算机视觉入门：从像素到理解的旅程-CSDN博客计算机视觉入门：从像素到理解的旅程 前言 一、计算机视觉基础 1.1 学科核心挑战 1.2 技术发展里程碑 二🈁、图像数字化与预处理 2.1 图像读取与存储 2.2 几何变换实战 2.2.1 透视变换 三、传统特征工程实践 3.1 SIFT 特征检测 3.2 HOG 特征计算 四、 机器学习分类实战 4.1 数据集预处理 4.2 SVM 分类器实现 五、卷积神经网络详解 5.1 LeNet-5 模型(xíng)实(shí)现(xiàn) 六(liù)、高(gāo)级(jí)视(shì)觉(jué)任(rèn)务(wu)实(shí)现(xiàn) 6.。
背景介绍 计算(suàn)机(jī)视(shì)觉(jué)的(de)基(jī)本(běn)问(wèn)题(tí) 计(jì)算(suàn)机(jī)视(shì)觉(jué)是(shì)一(yī)个(gè)历(lì)史(shǐ)悠(yōu)久(jiǔ)的(de)学(xué)科(kē)，也(yě)是(shì)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)研(yán)究(jiū)领(lǐng)域中(zhōng)极(jí)为(wèi)重(zhòng)要(yào)的(de)一(yī)个(gè)分(fēn)支(zhī)。自(zì) 1950 年(nián)马(mǎ)尔(ěr)出版《Vision》一书以来，视觉研究者们一直致力于解决视觉领域的核心问题。视觉问题由于其应用场景的多样性，可以抽象出多种不同的问题形式。如果我们对这些问题进行简化和抽象，可以将其归纳为三个基本能力：理解（识别）、检测和分割。识别是最基本的能力，即给定一张图像或一段视频，要求模型能够识别并告知内容是什么。检测则在识别的🈵基础上更进一步，要求模型能在复杂环。
教材目录 上下滑动查看 第1章 图像基本操作 1.1 软件安装及环境配置 1.1.1 Anaconda安装 1.1.2 Pycharm安装 1.1.3 在Python中安装图像处理库 1.2 使用PIL处理图像 1.2.1 读取及保存图像 1.2.2 图像区域的复制粘贴 1.2.3 调整图像尺寸和旋转图像 1.2.4 其他图像处理 1.3 使用Matplotlib处理图像 1.3.1 在图像中绘制点和线 1.3.2 图像轮廓和直方图 1.4 使用NumPy处理图像 🌵()1.4.1。
