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计算机视觉——马颂德

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简介：
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。

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  • 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）
     
  • 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、张正友著-1998年版-高清电子书.zip
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    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。
     
  • 贾云德编著的计算机视觉PDF版
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    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。
     
  • 计算机视觉与机器视觉
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    计算机视觉与机器视觉是人工智能领域的重要分支，专注于赋予机器像人类一样的视觉感知能力。通过图像和视频分析，实现物体识别、场景理解等功能，在自动驾驶、安全监控等领域有广泛应用。 机器视觉的导论性教材主要介绍该领域的理论基础、基本方法和实用算法。
     
  • 计算机视觉项目——聚焦计算机视觉
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    本项目专注于计算机视觉领域，探索图像和视频处理技术，致力于提升机器理解、分析及应用视觉信息的能力，推动智能识别与监控系统的发展。 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 计算机视觉项目-计算机视觉 项目-项目-...
     
  • 计算机视觉
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    计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”世界中图像与视频内容的学科，涉及模式识别、机器学习及深度学习等技术，在自动驾驶、医疗影像分析等多个领域有着广泛应用。 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涵盖了图像处理、机器学习和深度学习等多个技术方向，致力于让计算机系统理解和解析现实世界的视觉信息。本存储库提供的资料着重于介绍和解决计算机视觉相关的问题，并通过Jupyter Notebook的形式，使得学习者能够直观地理解和实践这些技术。 在计算机视觉中，图像捕获是第一步，这通常由摄像头或其他图像传感器完成。随后的预处理步骤包括灰度化、直方图均衡化、去噪等操作以提高后续分析的准确性和效率。接下来的关键环节是特征提取，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）等算法用于识别图像中的关键点和描述符。 深度学习在计算机视觉中占据了核心地位，尤其是卷积神经网络(CNNs)。通过多层的卷积和池化操作，CNN能够自动学习到有效的图像特征表示，并实现物体识别、图像分类、目标检测等功能。VGG、ResNet、Inception以及EfficientNet等模型是广泛使用的深度学习架构；同时，在处理序列数据如视频时，循环神经网络(RNNs) 和长短期记忆网络(LSTM) 也扮演着重要角色。 在计算机视觉中，语义分割和实例分割是非常重要的任务。前者将图像划分为多个类别区域，而后者则进一步区分同一类别的不同对象；Mask R-CNN是一个著名的框架，在目标检测与像素级别分割上同时进行操作并取得良好效果。 另外一类问题被称为姿态估计，它涉及到识别和理解物体或人在图像中的姿势。例如OpenPose库提供了一种实时多人姿态估计的解决方案，并可应用于运动分析、人机交互等多种场景中。 在Jupyter Notebook环境中，学习者可以逐步探索这些概念，从导入必要的库和数据集到训练模型、调整超参数以及评估结果可视化等多方面进行实践操作。这为初学者及研究人员提供了一个互动式的平台以加深理解并提升技能水平。 无论对图像分类、目标检测、语义分割还是姿态估计感兴趣的个人来说，“computer-vision”存储库都可能涵盖从基础的图像处理技术到高级深度学习模型的应用，旨在帮助用户掌握计算机视觉的核心原理，并通过实践操作来提高相关能力。
     
  • 计算机视觉讲解机器视觉的
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    本课程深入浅出地介绍计算机视觉与机器视觉的基础理论和技术应用，涵盖图像处理、特征提取及识别等多个方面，旨在帮助学员掌握相关技术并应用于实际场景中。 计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科。“看”不仅意味着捕捉图像，更重要的是理解并解释这些图像内容的能力。其目标是从二维图像中恢复出三维信息，并生成语义化的描述。 这项技术的重要性体现在几个方面：首先，它有助于实现真正的人工智能；其次，它是信息科学领域中的重大挑战之一；最后，计算机视觉的发展将极大促进自然人机交互方式的进步。 计算机视觉的应用实例包括异常行为检测、步态识别、图像配准与融合和三维重建等。该技术不仅与其他学科如模式识别和人工智能密切相关，还通过心理物理学的研究成果来理解人类的视觉系统，进而建立更有效的模型。 Marr提出的视觉计算理论框架将视觉研究分为三个层次（计算理论层、表达算法层以及硬件实现层）及三个阶段（低级视知觉、中级视知觉与高级认知），这一结构为计算机视觉领域提供了重要的指导思路。尽管该框架存在一定的局限性，但它在过去几十年间对推动相关技术的发展起到了关键作用。 综上所述，计算机视觉不仅是一门深奥的技术科学，并且在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。随着科技的进步，它将在更多领域发挥重要作用。
     
  • 3D计算机视觉
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    简介：3D计算机视觉是利用计算机算法解析和理解三维世界中的图像信息，涵盖深度感知、物体识别及场景重建等领域，为机器人导航、自动驾驶等提供关键技术支持。 《3D Computer Vision》是一本关于数字图像处理的外文书籍。这本书深入探讨了计算机视觉领域中的三维技术，并提供了丰富的理论知识与实践案例。书中内容涵盖了从基础概念到高级算法的应用，非常适合对该领域的研究者及从业者阅读学习。