Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab

Корк Питер

Код товара: 5001088
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
3 683
5 665
Доставим в
г. Москва
Планируемая дата
29 апреля (Пн)
Курьером
Л-Пост
бесплатно от 10 000 ₽
В пункт выдачи
от 155 ₽
бесплатно от 10 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Год издания:
2023 г.
Может быть отгружен товар указанного или более позднего года
Переводчик:

Описание

Характеристики

Книга представляет собой введение в классическое компьютерное зрение. Автор показывает, как можно разложить на части и решить сложные задачи в этой сфере с помощью всего нескольких простых строк кода.
Machine Vision Toolbox for MATLAB — открытое программное обеспечение, которое позволяет читателю легко применять алгоритмические концепции на практике и работать с нетривиальными задачами. Раскрываются теоретические основы алгоритмов, а многочисленные примеры кода иллюстрируют его использование.

В числе рассматриваемых тем:

- основы света и цвета;
- моделирование камер;
- обработка изображений;
- извлечение признаков и многоракурсной геометрии;
- камеры без перспективы;
- камеры светового поля;
- калибровка, стереозрение и формирование стереопар.

Книга предназначена для технических специалистов, интересующихся проектами в области робототехники и технического зрения, а также будет полезна студентам и аспирантам.
количество томов
1
количество страниц
584 стр.
переплет
Твёрдый переплёт
размеры
240x172x34 мм
цвет
Чёрный
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
ISBN
978-5-93700-222-8
возрастная категория
18+ (нет данных)
вес
код в Майшоп
5001088
язык
русский

Содержание

Вступительное слово редакторов
Вступительное слово ко второму изданию
Предисловие
Примечание ко второму изданию
Специальные обозначения
Введение
1.1 О книге
1.1.1 Программное обеспечение MATLAB и
наборы
инструментов
1.1.2 Условные обозначения, соглашения и
структура книги...
1.1.3 Целевая аудитория
1.1.4 Обучение с помощью книги
1.1.5 Преподавание с помощью книги
1.1.6 Структура книги
Дополнительное чтение
Часть I Основы
Представление позиции и ориентации
2.1 Работа в двух измерениях (2D)
2.1.1 Ориентация в двух измерениях
2.1.2 Положение в двух измерениях
2.2 Работа в трех измерениях (3D)
2.2.1 Ориентация в трех измерениях
2.2.2 Положение в трех измерениях
2.3 Дополнительные темы
2.3.1 Нормализация
2.3.2 Понятие экспоненциального отображения
2.3.3 Подробнее о кручениях
2.3.4 Производная положения
2.3.5 Преобразование пространственных
скоростей
2.3.6 Вращение, задаваемое в приращениях
2.3.7 Движение твердого тела, задаваемое в
приращениях
2.4 Использование Toolbox
2.5 Подведение итогов
Дополнительное чтение
Упражнения
3.1 Спектральное представление света
3.1.1 Поглощение
3.1.2 Отражение
3.1.3 Яркость
3.2 Цвет
3.2.1 Человеческий глаз
3.2.2 Измерение цвета
3.2.3 Воспроизведение цветов
3.2.4 Цветовое пространство
3.2.5 Названия цветов
3.2.6 Другие цветовые и хроматические
пространства
3.2.7 Преобразование между различными
основными
цветами
3.2.8 Что такое белый цвет?
3.3 Дополнительные темы
3.3.1 Цветовая температура
3.3.2 Постоянство цвета
3.3.3 Баланс белого
3.3.4 Изменение цвета из-за поглощения
3.3.5 Двухцветное отражение
3.3.6 Гамма
3.4 Применение: цветное изображение
3.4.1 Сравнение цветовых пространств
[examples/colorspaces]..
3.4.2 Удаление теней [examples/shadow]
3.5 Подведение итогов
Дополнительное чтение
Источники данных
Упражнения
Изображения и их обработка
4.1 Получение изображения
4.1.1 Изображения из файлов
4.1.2 Изображения с подключенной камеры
4.1.3 Изображения из видеофайла
4.1.4 Изображения из интернета
4.1.5 Изображения с карт
4.1.6 Изображения из кода
4.2 Гистограммы изображений
4.3 Монадические операции
4.4 Диадические операции
4.5 Пространственные операции
4.5.1 Линейная пространственная фильтрация
4.5.2 Сравнение с шаблоном
4.6 Математическая морфология
4.6.1 Удаление шума
4.6.2 Обнаружение границы
4.6.3 Преобразование "попадание или промах"
4.6.4 Преобразование расстояния
[examples/chamfer_match.m]...
4.7 Изменение формы
4.7.1 Обрезка
4.7.2 Изменение размера изображения
4.7.3 Пирамиды изображений
4.7.4 Деформация изображения
4.8 Подведение итогов
Дополнительное чтение
Источники изображений
Примечания к MATLAB
Программные инструменты общего назначения
Упражнения
5 Извлечение признаков изображения
5.1 Получение признаков из области
5.1.1 Классификация
5.1.2 Оформление
5.1.3 Описание
5.1.4 Промежуточный итог
5.2 Признаки, извлекаемые из линий
5.2.1 Промежуточный итог
5.3 Признаки, извлекаемые из точек
5.3.1 Классические детекторы углов
5.3.2 Угловые детекторы в масштабируемом
пространстве
5.4 Подведение итогов
Примечания к MATLAB
Дополнительное чтение
Упражнения
Часть III Геометрия зрения
6 Формирование изображения
6.1 Перспективная камера
6.1.1 Перспективная проекция
6.1.2 Моделирование перспективной камеры
6.1.3 Дискретная плоскость изображения
6.1.4 Матрица камеры
6.1.5 Точки проекции
6.1.6 Дисторсия объектива
6.2 Калибровка камеры
6.2.3 Вычисление положения
6.2.4 Инструменты для калибровки камеры
6.3 Изображения с широким полем зрения
6.3.1 Камера с объективом "рыбий глаз"
6.3.2 Катадиоптрическая камера
6.3.3 Сферическая камера
6.4 Унифицированная модель формирования
изображений
6.4.1 Сопоставление широкоугольных
изображений
со сферой
6.4.2 Преобразование сферического
изображения
в перспективное
6.5 Новые типы камер
6.5.1 Многокамерные массивы
6.5.2 Камеры светового поля
6.6 Дополнительные темы
6.6.1 Проецирование произвольных линий в
трехмерном
пространстве
6.6.2 Неперспективные камеры
6.6.3 Камера и движение изображения
6.7 Подведение итогов
Дополнительное чтение и ресурсы
Примечания к инструментам
Упражнения
7 Использование нескольких изображений
7.1 Совмещение признаков
7.2 Геометрия нескольких ракурсов
7.2.1 Фундаментальная матрица
7.2.2 Существенная матрица
7.2.3 Вычисление фундаментальной матрицы по
данным
реального изображения
7.2.4 Планарная гомография
7.3 Стереозрение
7.3.1 Разреженное стереозрение
7.3.2 Плотное стереосопоставление
7.3.3 Уточнение пика
7.3.4 Очистка и реконструкция
7.3.5 Отображение ЗЭ-текстуры
7.3.6 Анаглифы
7.3.7 Исправление изображения
7.4 Пакетная подстройка
7.5 Облака точек
7.5.1 Поиск плоскости
7.5.2 Сопоставление двух наборов точек
7.6 Структурированный свет
7.7 Приложения
7.7.1 Коррекция перспективы
7.7.2 Мозаика [examples/mosaic]
7.7.3 Сопоставление и поиск изображений
[examples/retrieval]..
7.7.4 Визуальная одометрия [examples/vodemo]
7.8 Подведение итогов
Примечания к MATLAB и Toolbox
Дополнительное чтение
Дополнительные ресурсы
Упражнения
Приложения
А Установка наборов инструментов
В Линейная алгебра: краткое повторение
В.1 Векторы
B. 2 Матрицы
С Геометрия
C. 1 Евклидова геометрия
С.2 Однородные координаты
С.З Геометрические преобразования
D Группы и алгебра Ли
Е Линеаризация, якобианы и гессианы
F Решение систем уравнений
F.1 Линейные задачи
F.2 Нелинейные задачи
G Графы
Н Определение пика
Литература
Предметный указатель

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?
  • За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
  • Публикуйте фото или видео к отзыву
  • Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Правила начисления бонусов
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab» (авторы: Корк Питер), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!
Ваш населённый пункт:
г. Москва
Выбор населённого пункта