《机器视觉》教材勘误与补充资源
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更新于2024-07-27
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"《机器视觉》是一本由贾云得编著的中文教材,旨在介绍机器视觉领域的基础知识和理论。作者在书中承认初次出版时存在一些错误和不足,并承诺通过配套的教学网页进行修正和补充内容。这本书的体系结构借鉴了国外知名大学的计算机视觉课程,虽然整体结构完整,但在某些关键领域如图像预处理、特征检测和三维重建等方面的内容还不够充分。作者计划在后续的电子版中增加这些内容,并修订习题。此外,书中的一些技术如小波特征、遗传算法和神经网络等已有专门著作覆盖,因此未作深入讨论。"
《机器视觉》一书作为机器视觉领域的入门教材,其主要内容可能包括以下几个方面:
1. 引论:介绍了机器视觉的重要性,强调了视觉在人类感知中的主导地位,并指出发展机器视觉对于智能机器的意义。
2. 图像获取与处理:这部分可能涵盖了图像采集、数字化、噪声处理以及基础的图像增强和预处理技术,例如Gabor滤波器的应用。
3. 特征检测与匹配:涉及边缘检测、角点检测、纹理分析等,虽然书中提到的Gabor滤波和广义Hough变换在此领域有应用,但内容可能不够详尽。
4. 图像分析与理解:可能讲解了如何从图像中提取有意义的信息,如物体识别、场景理解等,可能会涉及特征脸方法。
5. 深度学习与模式识别:这部分可能介绍了基本的分类和识别技术,但由于深度学习的快速发展,原书可能没有涵盖最新进展。
6. 计算机视觉的应用:可能包括摄像机标定、三维重建、主动视觉等,这些是计算机视觉的重要实践领域。
7. 习题与实践:书中有从国外教材选取的思考题和计算机练习题,但作者表示会在电子版中进行修订以适应最新的研究进展。
8. 技术拓展:书中提到的小波特征、遗传算法和神经网络等内容,由于已有专门的教材,所以仅作简要介绍或不涉及。
9. 网页支持:作者建立的教学网页提供勘误表、课件、部分思考题答案及程序,方便读者学习和交流。
《机器视觉》是一本试图构建全面体系的机器视觉教材,尽管初次出版时存在不足,但作者积极的态度和持续的更新表明它有望成为一本不断完善、与时俱进的学习资源。对于想要进入机器视觉领域的学习者来说,结合作者的网页资源,这本书可以提供一个良好的学习起点。
2011-02-22 上传
2013-10-14 上传
2013-04-24 上传
2010-10-05 上传
2010-10-05 上传
2009-12-09 上传
2011-11-28 上传
2018-08-27 上传
kanyudiluo
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