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计算机视觉（作者：马颂德、张正友）

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《计算机视觉》由马颂德和张正友合著，全面介绍了计算机如何通过算法解析并理解视觉信息，涵盖从基础理论到实际应用的广泛内容。 计算机视觉（马颂德、张正友）

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  • 计算机视觉（作者：马颂德、张正友）
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    《计算机视觉》由马颂德和张正友合著，全面介绍了计算机如何通过算法解析并理解视觉信息，涵盖从基础理论到实际应用的广泛内容。 计算机视觉（马颂德、张正友）
     
  • 计算机视觉——马颂德
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    马颂德先生是计算机视觉领域的专家，致力于图像处理与分析、模式识别等研究，对中国计算机视觉技术的发展做出了重要贡献。 本书是计算机视觉领域的经典教材之一，由马德颂撰写。书中涵盖了相关理论、算法以及基础知识，并包含了一些高级研究内容。无论是初学者还是希望深入研究该领域的人士，都能从这本书中获益匪浅。
     
  • 计算机视觉-马颂德、张正友著-1998年版-高清电子书.zip
    优质
    本书由计算机视觉领域的专家马颂德和张正友联合编著，首版于1998年。内容详尽地介绍了计算机视觉的基本理论和技术方法，并提供高清电子版本供读者下载学习。 《计算机视觉》是由马颂德和张正友两位专家共同编著的一本经典教材，它深入浅出地探讨了该领域中的诸多关键概念和技术。作为人工智能的一个重要分支，计算机视觉旨在使机器模仿人类的视觉系统，理解并解析图像信息。这本书于1998年出版至今仍被广大研究者和工程师视为参考资料。 书中提到的“相机标定”是计算机视觉中一个基础但至关重要的环节。这一过程涉及确定相机参数，包括内参（如焦距、主点位置）和外参（如旋转和平移矩阵），以将像素坐标转换为真实世界坐标，从而准确地理解和重构现实场景。通常使用已知几何形状的图像来计算这些参数，并通过解决一系列几何约束问题实现。 在实际应用中，相机标定对于许多计算机视觉任务至关重要，例如目标检测、跟踪、3D重建和自动驾驶等。以自动驾驶汽车为例，精确的相机标定能够确保车辆对周围环境感知准确无误，从而作出正确的行驶决策；而在工业自动化领域，则广泛应用于产品质量检测及机器人定位。 《计算机视觉》这本书不仅涵盖了相机标定，还可能涉及其他核心主题如图像预处理（包括归一化、直方图均衡）、特征提取（例如SIFT、SURF和ORB算法）、图像匹配、物体识别以及立体视觉等。这些知识点构成了该领域的基础框架，并是理解和实现复杂视觉算法的关键。 通过学习这本书，读者不仅能深入理解图像获取与表示、模型建立及优化的相关理论和技术实践，还能提升解决实际问题的能力。书中提供的高清电子版教材便于随时查阅和学习。 《计算机视觉》是一本不容错过的经典著作，无论你是刚接触该领域的初学者还是已有一定经验的研究者都能从中受益匪浅。通过深入学习与实践，你将能够掌握相机标定等核心技能，并为你的项目打下坚实的基础。
     
  • 计算机视觉（马颂德著）
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    《计算机视觉》一书由马颂德编著，全面介绍了计算机视觉的基本理论、关键技术及应用案例，适合科研人员和高校师生阅读参考。 计算机视觉（马颂德）计算机视觉（马颂德）计算机视觉（马颂德）计算机视觉（马颂德）
     
  • 机器视觉（作者：张广军）
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    《机器视觉》由张广军编著，该书系统地介绍了机器视觉的基本原理、技术方法及其应用领域，涵盖了从基础理论到实际案例的全面内容。 机器视觉是图像处理领域中的一个重要分支技术。《机器视觉》一书由张广军撰写，是一本非常不错的视觉理论书籍。
     
  • 计算流体力学（作者：傅德薰、马彦文）
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    《计算流体力学》一书由傅德薰和马彦文合著，系统介绍了流体动力学数值模拟方法与技术，内容涵盖基础理论及最新进展。 这本书是介绍CFD的优秀读物，概念清晰明确，并且内容详尽丰富，非常适合初学者阅读。
     
  • 张正友相机标定算法代码
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    本代码实现张正友提出的相机标定方法，用于计算并校准摄像头内外参数，广泛应用于机器视觉与计算机视觉领域。 在使用MATLAB新版本编写张正友标定算法代码时，请将原有的选项设置语句改为：options=optimset(Display,iter,LargeScale,off,Algorithm,levenberg-marquardt);
     
  • 张正友相机标定算法代码
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    这段简介可以描述为：“张正友相机标定算法代码”提供了一套用于摄像机参数校准的有效工具和方法。通过该代码实现快速准确地确定相机内外部参数，适用于各种视觉应用领域。 在使用MATLAB新版本编写张正友标定算法代码时，请将选项设置语句改为：options=optimset(Display,iter,LargeScale,off,Algorithm,levenberg-marquardt);
     
  • 贾云德编著的计算机视觉PDF版
    优质
    本书为《计算机视觉》的PDF版本，由贾云德编著。内容涵盖图像处理、特征检测与提取等核心概念和技术，适合相关领域学者和学生参考学习。 计算机视觉是一门多领域交叉学科，它融合了图像处理、机器学习、数学、神经科学以及心理学等知识，致力于让计算机“看”并理解世界。贾云德编写的《计算机视觉》是该领域的经典教材，提供了深入浅出的理论介绍与实践应用。 这本书包括18个章节，每个章节都涵盖了一个或多个关键知识点。根据提供的压缩包文件名，我们可以大致推测书中的主要内容分布： 1. **Chapter 01** 可能是基础概念的介绍，包括计算机视觉的历史、基本原理和系统架构，为后续的学习打下基础。 2. **Chapter 03** 可能涉及图像获取与表示技术，如像素阵列、色彩空间以及图像增强和复原方法。这些都是视觉处理的基础步骤。 3. **Chapter 06** 可能讲解几何变换的原理及其应用，包括平移、旋转、缩放及仿射变换等操作在对齐图像或识别物体中的作用。 4. **Chapter 07** 可能探讨特征检测与描述技术的重要性，如SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图），这些方法能够有效提取视觉信息的关键特性。 5. **Chapter 09** 可能涉及图像分割算法的讨论，包括阈值分割、区域生长及图割等技术。这类工具有助于识别并分离出不同的对象或背景区域。 6. **Chapter 11** 可能介绍立体视觉与深度感知的相关内容，通过双目或多视角成像来计算物体三维信息的方法和技术。 7. **Chapter 12** 可能涵盖运动分析领域的知识，如光流估计、运动分割及摄像机跟踪等技术的应用。这些方法在视频处理和自动驾驶等领域具有广泛用途。 8. **Chapter 14** 可能涉及分类与识别技术的介绍，包括支持向量机（SVM）、神经网络以及深度学习模型在内的多种算法。这些都是物体或场景识别的关键手段之一。 9. **Chapter 15** 可能探讨机器学习在计算机视觉中的应用情况，如强化学习和迁移学习等方法的应用。这些技巧有助于系统自我改进并适应新的环境挑战。 10. **Chapter 16** 可能涉及更高级的理解层面，例如语义分析及图像理解技术的发展趋势。这方面的研究是推动人工智能发展的关键步骤之一。 虽然没有提供完整的章节列表，但上述内容足以描绘出《计算机视觉》一书的大致框架。贾云德的这本书旨在帮助读者全面掌握计算机视觉的基本原理，并学习实际应用中的关键技术。无论是初学者还是资深研究人员，都能从中受益匪浅，进一步提升对这一领域的理解和技能水平。通过深入研究与实践操作，读者可以探索并发现计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、人脸识别及图像检索等众多领域内的广泛应用前景。
     
  • 计算机视觉中的极线校正
    优质
    简介：计算机视觉中的极线校正技术用于确定和修正图像中对应点之间的几何关系，提高立体匹配精度，是实现精准三维重建的关键步骤。 Matlab代码实现了在Matlab平台下的极线校正算法，效果很好且界面友好。