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  • [正版新书]机器视觉理论与实践 张德好 清华大学出版社 计算机科学与技术 机器视觉
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    • 作者: 张德好著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-10
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    • 作者: 张德好著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-10
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302673996
    • 版权提供:清华大学出版社

     书名:  机器视觉理论与实践
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2024-10
     ISBN号:  9787302673996
    本书介绍了机器视觉的基本理论,内容涵盖视觉系统的构成、标定和视觉测量、检测。本书将理论与
    实践密切结合,不仅以简明方式提供了理论综述和数学背景,还基于作者:多年项目经验,提供了面向问题
    的算法设计过程,同时穿插了数值优化的编程技术。本书通过具体案例的应用实践,加深读者对相关方法
    的理解,提高灵活运用和解决实际问题的能力。
    本书适合计算机科学与技术、人工智能、自动化等相关领域专业技术人员作为参考书。
    版权所有,侵权必究。举报:010-62782989,beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。

     


     

    本书将理论与实践密切结合,不仅以简明方式提供了理论综述和数学背景,还基于作者多年项目经验,提供了面向问题的算法设计过程,同时穿插了数值优化的编程技术。本书通过具体案例的应用实践,加深读者对相关方法的理解,提高灵活运用和解决实际问题的能力。

     

    第1章 优化方法……………………………………………………………………………… 1
    1.1 多元微积分 ………………………………………………………………………… 1
    1.1.1 反对称矩阵………………………………………………………………… 2
    1.1.2 梯度向量…………………………………………………………………… 3
    1.1.3 方向导数…………………………………………………………………… 3
    1.1.4 向量微积分………………………………………………………………… 4
    1.2 线性优化 …………………………………………………………………………… 5
    1.2.1 基本解……………………………………………………………………… 6
    1.2.2 单纯形……………………………………………………………………… 6
    1.3 非线性优化 ………………………………………………………………………… 7
    1.3.1 梯度下降法………………………………………………………………… 8
    1.3.2 最速下降法 ……………………………………………………………… 10
    1.3.3 牛顿法 …………………………………………………………………… 12
    1.3.4 高斯牛顿法 ……………………………………………………………… 13
    1.3.5 列文伯格-马夸尔特法 …………………………………………………… 17
    1.4 优化估计应用……………………………………………………………………… 21
    1.4.1 L-M 算法 ………………………………………………………………… 21
    1.4.2 加权 L-M 算法…………………………………………………………… 23
    1.4.3 迭代加权 M 估计………………………………………………………… 24
    1.4.4 粗差剔除 RANSAC …………………………………………………… 26
    1.5 约束优化和多目标优化…………………………………………………………… 29
    1.5.1 等式约束 ………………………………………………………………… 29
    1.5.2 不等式约束 ……………………………………………………………… 31
    1.5.3 多目标优化 ……………………………………………………………… 32
    第2章 空间几何 …………………………………………………………………………… 33
    2.1 矩阵的两个功能…………………………………………………………………… 33
    2.1.1 基变换 …………………………………………………………………… 33
    2.1.2 线性映射 ………………………………………………………………… 35
    2.1.3 矩阵等价与相似 ………………………………………………………… 36
    2.1.4 特征值分解与奇异值分解 ……………………………………………… 38

    2.1.5 Ax=0与Ax=b 的最小二乘解 ………………………………………… 39
    2.2 坐标系变换与刚体运动…………………………………………………………… 41
    2.2.1 坐标系变换 ……………………………………………………………… 41
    2.2.2 刚体运动 ………………………………………………………………… 44
    2.2.3 关节机械手应用 ………………………………………………………… 48
    2.3 射
    ………

     

    机器视觉一直是工业领域的重要研究方向,探讨机器视觉的图书很多,其中一部分聚焦
    图像处理与分析的理论和算法,也有一些偏重具体的案例,例如人脸识别、视频跟踪等具体
    项目实现。本书基于作者在企业内部的培训内容,以测量和检测为主线,将基础理论与项目
    实践紧密结合,介绍机器视觉的理论算法和关键技术,同时展示若干完整项目案例。 本书理论部分条理清晰、内容翔实。结构安排上按照循序渐进的原则,由浅入深地引出
    相关概念。例如,对于相机标定和点云配准所必需的非线性优化,首先介绍矩阵实现基变换
    和线性映射,然后自然过渡到矩阵等价和矩阵相似,其次为了求解最简形式而引出特征值分
    解和奇异值分解,从而得到求解超定方程的工程方法,最后归结于四大子空间。篇幅设计方
    面强调详略得当和主次分明,对于关键概念和重要方法不惜笔墨。例如,对于测量平差和状
    态估计的最小二乘法,从残差分项、目标函数等诸多角度进行阐述,通过不同视角予以强化
    加深。对于这类优化问题的构建和求解,不仅可以采用Ceres等通用平台,还可以灵活定制
    专用优化算法。 本书将理论内容尽量控制在维持自洽的最低限度,无意过多纠缠于烦琐的推导过程,力
    求避免出现为理论而理论的现象。例如,对于向量微积分、矩阵论以及射影几何等内容,均
    在使用之前的必需阶段才导入相关概念,尽量使得全书能够封闭,同时又不致过于发散而
    失焦。 理论应该结合实践,能够解决实际问题。本书不是对已有方法进行简单的罗列,而是强
    调具体工程实践应用。学术界和工业界已经存在OpenCV和Halcon等快速搭建解决方案
    的成熟平台,但是本书依然提供了一个精简版本的图像处理和分析(IPA)软件框架,对各类
    常用算法进行了无依赖的纯C/C++实现。其意义在于,唯有深刻理解具体算法的底层实现 细节,才能娴熟而高效地运用各种高度封装的检测


     

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