外国原版教程：机器视觉与计算机视觉入门

"这是一本关于机器视觉的教程，涵盖了图像处理和计算机视觉领域的知识，由多位知名专家编写，包括N.SEBE（阿姆斯特丹大学）、IRACOHEN、ASHUTOSH GARG（HP Research Labs, U.S.A.）和THOMAS S. HUANG（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和谷歌公司）。本书由Springer出版社出版，并获得了Library of Congress的编目记录。" 在计算机科学中，机器视觉是将图像处理、模式识别和人工智能技术应用于模拟或增强人类视觉功能的一个领域。这个教程深入探讨了如何让计算机理解和解释来自摄像头或其他图像传感器的数据，从而实现自动化检测、识别和分析。 图像处理是机器视觉的基础，它涉及图像的获取、预处理、特征提取等步骤。这些步骤通常包括噪声去除、图像增强、灰度化、直方图均衡化、边缘检测等。图像预处理是为了提高后续分析和识别的准确性和效率。特征提取则涉及从图像中识别出有意义的结构，如线条、形状、纹理和颜色，这些特征可以作为识别物体的关键信息。 计算机视觉则更进一步，它利用机器学习技术，特别是深度学习，来理解图像中的复杂模式。例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和语义分割任务中表现突出。这些技术在自动驾驶、医疗影像分析、人脸识别、工业检测等领域有广泛应用。 本书的内容可能涵盖了基础理论，如图像的数学表示、滤波理论、特征描述符，以及高级主题，如深度学习模型（如R-CNN、YOLO、Mask R-CNN）的构建和训练。此外，还可能讨论了实际应用中的挑战，如光照变化、遮挡、视角变化对视觉系统的影响，以及解决这些问题的方法。 机器视觉的发展与计算机硬件的进步紧密相关，特别是GPU的并行计算能力，使得大规模神经网络的训练成为可能。同时，大数据集的可用性，如ImageNet，为模型的训练提供了丰富的样本，推动了算法性能的提升。 这本机器视觉教程适合于希望深入了解图像处理和计算机视觉的学者、研究人员和工程师。它不仅提供理论知识，也可能包含实践经验，帮助读者掌握这一领域的核心技术和最新进展。