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MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版)
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MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121475733
- 條形碼：9787121475733 ; 978-7-121-47573-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版) 本書特色
——作者陣容強(qiáng)大，經(jīng)驗(yàn)相當(dāng)豐富。在本書主編中，劉衍琦是機(jī)器學(xué)習(xí)算法專家及視覺(jué)AI課程講師，對(duì)圖文識(shí)別、大規(guī)模以圖搜圖、數(shù)據(jù)感知和采集等進(jìn)行過(guò)深入研究，并結(jié)合行業(yè)背景推動(dòng)了一系列的工程化應(yīng)用。王小超在3D視覺(jué)分析、圖像水印、工業(yè)視覺(jué)測(cè)量應(yīng)用、圖像智能識(shí)別方面積累了豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。詹福宇擅長(zhǎng)模型設(shè)計(jì)與分析，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理方面積累了豐富的工程經(jīng)驗(yàn)。 ——本書案例豐富、實(shí)用、拓展性強(qiáng)。本書以案例的形式進(jìn)行編寫，充分強(qiáng)調(diào)案例的實(shí)用性及程序的可拓展性，所選案例均來(lái)自作者的日常研究及業(yè)務(wù)需求，每個(gè)案例都與實(shí)際課題相結(jié)合。另外，書中的每個(gè)案例程序都經(jīng)過(guò)調(diào)試，作者為此編寫了大量的測(cè)試代碼。 ——本書點(diǎn)面完美結(jié)合，兼顧不同需求的讀者，涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，并涉及視頻處理、配準(zhǔn)拼接、數(shù)字水印、生物識(shí)別等高級(jí)圖像處理方面的內(nèi)容，全面講解了基于MATLAB進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)及深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的原理及方法。
MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書詳細(xì)講解了29個(gè)實(shí)用的MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例（含可運(yùn)行程序），涉及圖像去霧、答題卡識(shí)別、圖像分割、肝臟影像輔助分割系統(tǒng)、人臉二維碼編解碼系統(tǒng)、英文印刷體字符識(shí)別、圖像融合、全景圖像拼接、圖像壓縮和重建、視頻處理工具、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、路面裂縫檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)、車流量計(jì)數(shù)、三維網(wǎng)格模型特征點(diǎn)提取、數(shù)字水印、圖像水印、輔助自動(dòng)駕駛、汽車目標(biāo)檢測(cè)、手寫數(shù)字識(shí)別、以圖搜圖、驗(yàn)證碼識(shí)別、圖像生成、影像識(shí)別、物體識(shí)別、圖像校正、時(shí)間序列分析、交通目標(biāo)檢測(cè)、智能問(wèn)答等，還講解了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拆分、編輯、重構(gòu)等多項(xiàng)重要技術(shù)及應(yīng)用，涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，并延伸到了深度學(xué)習(xí)的理論及應(yīng)用方面。工欲善其事，必先利其器。本書對(duì)每個(gè)數(shù)字圖像處理的知識(shí)點(diǎn)都提供了豐富、生動(dòng)的案例素材，并以MATLAB為工具詳細(xì)講解了實(shí)驗(yàn)的核心程序，涉及DeepLearning Toolbox、TensorFlow、Keras、Java等。通過(guò)對(duì)這些程序的閱讀、理解和仿真運(yùn)行，讀者可以更加深刻地理解圖像處理的相關(guān)知識(shí)，并且更加熟練地掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)及深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。本書以案例為基礎(chǔ)，結(jié)構(gòu)緊湊，內(nèi)容深入淺出，實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)單高效，適合高等院校計(jì)算機(jī)、通信和自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的教師、本科生、研究生，以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程人員閱讀和參考。
MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版) 目錄
第1章 基于圖像增強(qiáng)方法的圖像去霧技術(shù)
1.1 案例背景
1.2 空域圖像增強(qiáng)
1.3 直方圖均衡化
1.4 程序?qū)崿F(xiàn)
1.4.1 設(shè)計(jì)GUI
1.4.2 全局直方圖均衡化處理
1.4.3 限制對(duì)比度的自適應(yīng)直方圖均衡化處理
1.4.4 Retinex增強(qiáng)處理
1.4.5 方法評(píng)測(cè)
第2章 基于Hough變換的答題卡識(shí)別
2.1 案例背景
2.2 圖像二值化
2.3 傾斜校正
2.4 圖像分割
2.5 程序?qū)崿F(xiàn)
2.5.1 圖像灰度化
2.5.2 灰度圖像二值化
2.5.3 圖像平滑濾波
2.5.4 圖像校正
2.5.5 完整性核查
第3章 基于聚類算法的圖像分割
3.1 案例背景
3.2 K-means聚類算法的原理
3.3 K-means聚類算法的特點(diǎn)
3.4 K-means聚類算法的缺點(diǎn)
3.5 基于K-means聚類算法進(jìn)行圖像分割
3.6 程序?qū)崿F(xiàn)
3.6.1 數(shù)據(jù)樣本間的距離
3.6.2 提取特征向量
3.6.3 圖像聚類分割
第4章 基于區(qū)域生長(zhǎng)的肝臟影像輔助分割系統(tǒng)
4.1 案例背景
4.2 閾值分割算法
4.3 區(qū)域生長(zhǎng)算法
4.4 基于閾值預(yù)分割的區(qū)域生長(zhǎng)算法
4.5 程序?qū)崿F(xiàn)
第5章 基于主成分分析的人臉二維碼編解碼系統(tǒng)
5.1 案例背景
5.2 QR編碼簡(jiǎn)介
5.2.1 QR編碼的符號(hào)結(jié)構(gòu)
5.2.2 QR編碼的基本特性
5.2.3 QR編碼的流程
5.2.4 QR譯碼的流程
5.3 主成分分析
5.4 程序?qū)崿F(xiàn)
5.4.1 人臉建庫(kù)
5.4.2 人臉識(shí)別
5.4.3 人臉二維碼
第6章 基于特征匹配的英文印刷體字符識(shí)別
6.1 案例背景
6.2 圖像預(yù)處理
6.3 圖像識(shí)別技術(shù)
6.4 程序?qū)崿F(xiàn)
6.4.1 設(shè)計(jì)GUI
6.4.2 回調(diào)識(shí)別
第7章 基于小波變換的圖像融合
7.1 案例背景
7.2 小波變換
7.3 程序?qū)崿F(xiàn)
7.3.1 設(shè)計(jì)GUI
7.3.2 圖像載入
7.3.3 小波融合
第8章 基于塊匹配的全景圖像拼接
8.1 案例背景
8.2 圖像拼接
8.3 圖像匹配
8.4 圖像融合
8.5 程序?qū)崿F(xiàn)
8.5.1 設(shè)計(jì)GUI
8.5.2 載入圖像
8.5.3 圖像匹配
8.5.4 圖像拼接
第9章 基于主成分分析的圖像壓縮和重建
9.1 案例背景
9.2 主成分分析降維的原理
9.3 由得分矩陣重建樣本
9.4 主成分分析數(shù)據(jù)壓縮比
9.5 基于主成分分析的圖像壓縮
9.6 程序?qū)崿F(xiàn)
9.6.1 主成分分析的代碼實(shí)現(xiàn)
9.6.2 圖像與樣本間的轉(zhuǎn)換
9.6.3 基于主成分分析的圖像壓縮
第10章 基于小波變換的圖像壓縮
10.1 案例背景
10.2 圖像壓縮基礎(chǔ)
10.3 程序?qū)崿F(xiàn)
第11章 基于GUI搭建通用的視頻處理工具
11.1 案例背景
11.2 視頻解析
11.3 程序?qū)崿F(xiàn)
11.3.1 設(shè)計(jì)GUI
11.3.2 實(shí)現(xiàn)GUI
第12章 基于幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
12.1 案例背景
12.2 幀間差分法
12.3 背景差分法
12.4 光流法
12.5 程序?qū)崿F(xiàn)
第13章 路面裂縫檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
13.1 案例背景
13.2 圖像灰度化
13.3 圖像濾波
13.4 圖像增強(qiáng)
13.5 圖像二值化
13.6 程序?qū)崿F(xiàn)
第14章 基于光流場(chǎng)的車流量計(jì)數(shù)
14.1 案例背景
14.2 光流法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的基本原理
14.3 光流場(chǎng)的計(jì)算方法
14.4 梯度光流場(chǎng)約束方程
14.5 Horn-Schunck算法
14.6 程序?qū)崿F(xiàn)
14.6.1 計(jì)算視覺(jué)系統(tǒng)工具箱簡(jiǎn)介
14.6.2 基于光流場(chǎng)檢測(cè)汽車運(yùn)動(dòng)
第15章 基于鄰域支持的三維網(wǎng)格模型特征點(diǎn)提取
15.1 案例背景
15.2 網(wǎng)格特征提取
15.2.1 鄰域支持
15.2.2 網(wǎng)格特征點(diǎn)提取
15.3 程序?qū)崿F(xiàn)
第16章 基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)
16.1 案例背景
16.2 數(shù)字水印技術(shù)原理
16.3 典型的數(shù)字水印算法
16.4 數(shù)字水印攻擊和評(píng)價(jià)
16.5 基于小波變換的水印技術(shù)
16.6 程序?qū)崿F(xiàn)
16.6.1 準(zhǔn)備宿主圖像和水印圖像
16.6.2 小波數(shù)字水印的嵌入
16.6.3 小波數(shù)字水印的檢測(cè)和提取
16.6.4 小波數(shù)字水印的攻擊實(shí)驗(yàn)
第17章 基于BEMD與Hilbert曲線的圖像水印技術(shù)
17.1 案例背景
17.2 BEMD與Hilbert曲線
17.2.1 相關(guān)工作
17.2.2 案例算法
17.3 程序?qū)崿F(xiàn)
17.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
17.3.2 核心程
第18章 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的輔助自動(dòng)駕駛
18.1 案例背景
18.2 環(huán)境感知
18.3 行為決策
18.4 路徑規(guī)劃
18.5 運(yùn)動(dòng)控制
18.6 程序?qū)崿F(xiàn)
18.6.1 傳感器數(shù)據(jù)載入
18.6.2 創(chuàng)建追蹤器
18.6.3 碰撞預(yù)警
第19章 基于深度學(xué)習(xí)的汽車目標(biāo)檢測(cè)
19.1 案例背景
19.2 基本架構(gòu)
19.3 卷積層
19.4 池化層
19.5 程序?qū)崿F(xiàn)
19.5.1 加載數(shù)據(jù)
19.5.2 構(gòu)建CNN
19.5.3 訓(xùn)練CNN
19.5.4 評(píng)估訓(xùn)練效果
第20章 基于深度學(xué)習(xí)的手寫數(shù)字識(shí)別
20.1 案例背景
20.2 卷積核
20.3 特征圖
20.4 池化降維
20.5 模型定義
20.6 MATLAB實(shí)現(xiàn)
20.6.1 解析數(shù)據(jù)集
20.6.2 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型
20.6.3 構(gòu)建識(shí)別平臺(tái)
20.7 Python實(shí)現(xiàn)
20.7.1 數(shù)據(jù)拆分
20.7.2 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
20.7.3 網(wǎng)絡(luò)測(cè)試
20.7.4 集成應(yīng)用
第21章 基于深度學(xué)習(xí)的以圖搜圖
21.1 案例背景
21.2 選擇模型
21.2.1 AlexNet
21.2.2 VGGNet
21.2.3 GoogLeNet
21.3 深度特征
21.4 程序?qū)崿F(xiàn)
21.4.1 構(gòu)建深度索引
21.4.2 構(gòu)建搜索引擎
21.4.3 構(gòu)建搜索平臺(tái)
第22章 基于深度學(xué)習(xí)的驗(yàn)證碼識(shí)別
22.1 案例背景
22.2 生成驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)
22.3 驗(yàn)證碼CNN識(shí)別
22.4 程序?qū)崿F(xiàn)
22.4.1 驗(yàn)證碼樣本數(shù)據(jù)集標(biāo)注
22.4.2 驗(yàn)證碼樣本數(shù)據(jù)集分割
22.4.3 訓(xùn)練驗(yàn)證碼識(shí)別模型
22.4.4 測(cè)試驗(yàn)證碼識(shí)別模型
第23章 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像生成
23.1 案例背景
23.2 選擇生成對(duì)抗數(shù)據(jù)
23.3 設(shè)計(jì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
23.4 程序?qū)崿F(xiàn)
23.4.1 訓(xùn)練生成對(duì)抗模型
23.4.2 測(cè)試生成對(duì)抗模型
23.4.3 構(gòu)建生成對(duì)抗平臺(tái)
第24章 基于深度學(xué)習(xí)的影像識(shí)別
24.1 案例背景
24.2 選擇肺部影像數(shù)據(jù)集
24.3 編輯CNN遷移模型
24.4 程序?qū)崿F(xiàn)
24.4.1 訓(xùn)練CNN遷移模型
24.4.2 測(cè)試CNN遷移模型
24.4.3 融合CNN遷移模型
24.4.4 構(gòu)建CNN識(shí)別平臺(tái)
第25章 基于CNN的物體識(shí)別
25.1 案例背景
25.2 CIFAR-10數(shù)據(jù)集
25.3 VGGNet
25.4 ResNet
25.5 程序?qū)崿F(xiàn)
第26章 基于CNN的圖像校正
26.1 案例背景
26.2 傾斜數(shù)據(jù)集
26.3 自定義CNN回歸網(wǎng)絡(luò)
26.4 AlexNet回歸網(wǎng)絡(luò)
26.5 程序?qū)崿F(xiàn)
第27章 基于LSTM的時(shí)間序列分析
27.1 案例背景
27.2 厄爾尼諾-南方濤動(dòng)指數(shù)數(shù)據(jù)
27.3 樣條分析
27.4 用MATLAB實(shí)現(xiàn)LSTM預(yù)測(cè)
27.5 用Python實(shí)現(xiàn)LSTM預(yù)測(cè)
第28章 基于YOLO的交通目標(biāo)檢測(cè)
28.1 案例背景
28.2 車輛YOLO檢測(cè)
28.3 交通標(biāo)志YOLO檢測(cè)
第29章 基于ChatGPT的智能問(wèn)答
29.1 案例背景
29.2 網(wǎng)絡(luò)URL訪問(wèn)
29.3 ChatGPT接口說(shuō)明
29.4 構(gòu)建智能問(wèn)答應(yīng)用
展開(kāi)全部
MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版) 相關(guān)資料
本書集成了基礎(chǔ)案例和視覺(jué)識(shí)別、檢索方面的工程應(yīng)用，從實(shí)際項(xiàng)目的角度詳述了算法構(gòu)思、編程實(shí)踐和項(xiàng)目部署，為讀者提供了一套好用的知識(shí)點(diǎn)編程調(diào)試和工程復(fù)用方法，具備很高的實(shí)用價(jià)值。 ——劉日升 大連理工大學(xué)教授、大連理工大學(xué)幾何計(jì)算與智能媒體技術(shù)研究所所長(zhǎng) 這是一本專注于實(shí)際案例的圖書，淺顯易懂地介紹了多個(gè)視覺(jué)應(yīng)用場(chǎng)景中的算法構(gòu)建、編程實(shí)踐及成效評(píng)估，還深入探討了研發(fā)過(guò)程中的常見(jiàn)挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略，內(nèi)容豐富，案例緊貼實(shí)際需求，無(wú)論是新手還是有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)者，均能從中受益良多。 ——王輝 石家莊鐵道大學(xué)教授 本書以實(shí)戰(zhàn)案例為核心，涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的眾多要點(diǎn)，貼合了將理論與實(shí)踐相結(jié)合進(jìn)行程序開(kāi)發(fā)的需求。書中通過(guò)眾多實(shí)用案例詳盡闡述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論基礎(chǔ)、方法論、技術(shù)細(xì)節(jié)和應(yīng)用實(shí)踐，集成了編者在視覺(jué)應(yīng)用開(kāi)發(fā)方面的深厚技術(shù)積累。本書條理清晰、淺顯易懂，是學(xué)生和專業(yè)人士的寶貴參考資料。 ——胡建平 東北電力大學(xué)教授、“信息與計(jì)算科學(xué)”國(guó)家級(jí)一流專業(yè)負(fù)責(zé)人 這是一本深入淺出、實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)的圖書，它通過(guò)豐富的實(shí)戰(zhàn)案例，幫助讀者深入理解如何將理論知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景。無(wú)論你是初學(xué)者還是有一定基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，本書都將為你提供寶貴的指導(dǎo)和幫助。相信本書一定會(huì)成為你在計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的得力助手。 ——王剛 電子科技大學(xué)信息與通信工程學(xué)院副教授 本書對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了深入講解，案例豐富，實(shí)用性強(qiáng)。通過(guò)本書的引導(dǎo)，讀者能夠深入了解各種算法和模型的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并將這些知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。本書作者團(tuán)隊(duì)擁有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有一定的成就和影響力。通過(guò)閱讀本書，讀者還將有機(jī)會(huì)接觸到該領(lǐng)域的高級(jí)專家，并從他們的經(jīng)驗(yàn)和見(jiàn)解中受益。 ——薛遠(yuǎn)奎 中電科特種飛機(jī)系統(tǒng)工程有限公司高級(jí)工程師、無(wú)人機(jī)智能控制方向?qū)＜? 本書深入講解了計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析技術(shù)及其在工程上的應(yīng)用，以及各類應(yīng)用場(chǎng)景下的算法設(shè)計(jì)和編程實(shí)現(xiàn)。本書將理論講解與案例實(shí)踐相結(jié)合，囊括了行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、項(xiàng)目操作、算法詳解，可為讀者提供快速掌握應(yīng)用開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)的便捷路徑。 ——楊晶 高德地圖算法專家
MATLAB計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(第2版) 作者簡(jiǎn)介
——劉衍琦
技術(shù)圖書主編，擁有企業(yè)、研究所、高校從業(yè)經(jīng)歷，長(zhǎng)期從事大數(shù)據(jù)和人工智能實(shí)踐應(yīng)用相關(guān)工作，主要涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。曾主持和參與多個(gè)科研項(xiàng)目，已出版十余部圖書，擁有多項(xiàng)國(guó)家專利。
——王小超
天津工業(yè)大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，大連理工大學(xué)博士，北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士后，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員，天津市131創(chuàng)新型人才培養(yǎng)工程第三層次人才。研究方向?yàn)閳D形圖像處理，發(fā)表論文30多篇，主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)。
——詹福宇——劉衍琦
技術(shù)圖書主編，擁有企業(yè)、研究所、高校從業(yè)經(jīng)歷，長(zhǎng)期從事大數(shù)據(jù)和人工智能實(shí)踐應(yīng)用相關(guān)工作，主要涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。曾主持和參與多個(gè)科研項(xiàng)目，已出版十余部圖書，擁有多項(xiàng)國(guó)家專利。
——王小超
天津工業(yè)大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，大連理工大學(xué)博士，北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士后，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員，天津市131創(chuàng)新型人才培養(yǎng)工程第三層次人才。研究方向?yàn)閳D形圖像處理，發(fā)表論文30多篇，主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)。
——詹福宇
博士，畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院飛行器設(shè)計(jì)專業(yè)，四川省特聘專家，自貢市“鹽都百千萬(wàn)英才計(jì)劃”青年拔尖人才，現(xiàn)任中電科航空電子有限公司無(wú)人機(jī)領(lǐng)域高級(jí)技術(shù)專家，中電科特種飛機(jī)系統(tǒng)工程有限公司副總工程師。主要從事飛行器設(shè)計(jì)、導(dǎo)航飛控系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)等研究工作。
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