動手學計算機視覺 沈為 司翀傑 楊辰 9787115635754 【台灣高等教育出版社】

*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202502*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：動手學計算機視覺
ISBN：9787115635754
出版社：人民郵電
著編譯者：沈為 司翀傑 楊辰
頁數：296
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1710868
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

本書著眼于計算機視覺教學實踐，系統地介紹了計算機視覺的基本內容及其代碼實現。 本書包含4個部分：第一部分為計算機視覺導論，帶領讀者初步了解計算機視覺。第二部分為計算機視覺中的圖像處理基礎，介紹了圖像濾波、特徵檢測、圖像拼接、圖像分割等經典的圖像處理算法；第三部分為計算機視覺中的視覺識別方法，主要講解基於深度學習的視覺識別方法，包括基於深度學習的圖像分類、語義分割、目標檢測、動作識別等；第四部分為計算機視覺中的場景重建，主要討論照相機標定、運動場和光流、平行雙目視覺以及三維重建。本書將計算機視覺算法原理與實踐相結合，以大量示例和代碼帶領讀者走進計算機視覺的世界，讓讀者對計算機視覺的研究內容、基本原理有基本認識。 本書適合對計算機視覺感興趣的專業技術人員和研究人員閱讀，同時適合作為人工智能相關專業計算機視覺課程的教材。

作者簡介

司翀傑，上海交通大學人工智能研究院博士生，研究方向為大模型的高效訓練，並在AAAI、KDD、ECCV和TKDE等頂級會議或期刊上發表過多篇高水平論文。

目錄

第一部分 計算機視覺導論
第1章 初探計算機視覺
1 1 什麼是計算機視覺
1 2 為什麼需要計算機視覺
1 3 計算機視覺的難點與挑戰
1 4 計算機視覺的歷史與發展
1 5 計算機視覺中變數的數學符號約定
1 6 小結
第二部分 圖像處理
第2章 卷積
2 1 簡介
2 2 一維卷積
2 2 1 衝激信號
2 2 2 方波信號
2 3 二維卷積
2 3 1 衝激信號
2 3 2 方波信號
2 4 小結
第3章 圖像濾波
3 1 簡介
3 2 圖像雜訊
3 2 1 椒鹽雜訊
3 2 2 高斯雜訊
3 3 均值濾波
3 4 高斯濾波
3 5 雙邊濾波
3 6 中值濾波
3 7 圖像銳化
3 8 小結
第4章 模板匹配
4 1 簡介
4 2 模板匹配的實現
4 2 1 匹配步驟
4 2 2 相似度度量
4 3 多目標模板匹配
4 4 小結
第5章 邊緣檢測
5 1 簡介
5 2 邊緣檢測的數學模型
5 3 邊緣檢測算法
5 3 1 Sobel邊緣檢測算法
5 3 2 Canny邊緣檢測算法
5 4 小結
5 5 參考文獻
第6章 角點檢測
6 1 簡介
6 2 Harris角點檢測算法
6 2 1 計算像素值變化量
6 2 2 計算角點響應函數
6 3 代碼實現
6 4 圖像變換對角點檢測的影響
6 5 小結
第7章 SIFT特徵檢測
7 1 塊狀區域檢測與尺度空間
7 2 SIFT算法
7 2 1 局部極值點檢測
7 2 2 特徵點定位與篩選
7 2 3 特徵點方向計算
7 2 4 特徵點描述
7 3 代碼實現
7 4 小結
7 5 參考文獻
第8章 圖像拼接
8 1 簡介
8 2 圖像變換
8 3 圖像拼接算法
8 3 1 計算變換矩陣
8 3 2 利用RANSAC算法去除誤匹配
8 3 3 圖像變換與縫合
8 4 代碼實現
8 5 小結
8 6 拓展閱讀
第9章 圖像分割
9 1 簡介
9 2 圖像分割算法
9 2 1 基於k均值聚類的圖像分割算法
9 2 2 基於圖切割的圖像分割算法
9 3 小結
9 4 參考文獻
第三部分 視覺識別
第10章 圖像分類
10 1 簡介
10 2 數據集和度量
10 3 基於視覺詞袋模型的圖像分類算法
10 4 基於深度卷積網絡的圖像分類算法
10 5 小結
10 6 參考文獻
第11章 語義分割
11 1 簡介
11 2 數據集和度量
11 3 全卷積網絡
11 3 1 上採樣
11 3 2 跳躍連接
11 4 FCN代碼實現
11 5 小結
11 6 參考文獻
第12章 目標檢測
12 1 簡介
12 2 數據集和度量
12 3 目標檢測模型
12 3 1 R-CNN
12 3 2 FastR-CNN
12 3 3 FasterR-CNN
12 4 RPN代碼整體框架
12 4 1 訓練模塊
12 4 2 head模塊
12 4 3 anchor_generator模塊
12 4 4 box_coder模塊
12 4 5 filter_proposal模塊
12 5 代碼運行示例
12 6 小結
12 7 參考文獻
第13章 實例分割
13 1 簡介
13 2 數據集和度量
13 3 MaskR-CNN
13 3 1 特徵金字塔網絡
13 3 2 感興趣區域對齊
13 4 代碼運行示例
13 5 小結
13 6 參考文獻
第14章 人體姿態估計
14 1 簡介
14 2 數據集和度量
14 2 1 數據集
14 2 2 評測指標
14 3 人體姿態估計模型——DeepPose
14 3 1 基於深度神經網絡的人體姿態估計
14 3 2 級聯回歸
14 4 DeepPose代碼實現
14 5 小結
14 6 參考文獻
第15章 動作識別
15 1 簡介
15 2 數據集和度量
15 2 1 數據集
15 2 2 評測指標
15 3 動作識別模型——C3D
15 3 1 三維卷積
15 3 2 C3D模型
15 4 C3D代碼實現
15 5 小結
15 6 參考文獻
第四部分 場景重建
第16章 照相機標定
16 1 簡介
16 2 照相機成像原理
16 2 1 照相機模型
16 2 2 坐標系的定義
16 2 3 照相機外參
16 2 4 照相機內參
16 2 5 投影矩陣
16 2 6 畸變
16 3 照相機標定的實現
16 3 1 標定板
16 3 2 標定流程
16 3 3 代碼實現
16 4 小結
第17章 運動場和光流
17 1 簡介
17 2 運動場
17 3 光流
17 3 1 特徵點法
17 3 2 直接法
17 3 3 Lucas-Kanade光流法
17 3 4 Lucas-Kanade光流法的改進
17 4 代碼實現
17 5 小結
17 6 參考文獻
第18章 平行雙目視覺
18 1 簡介
18 2 平行雙目照相機
18 2 1 概念定義

詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。