機器視覺應用技術

本書共分為四篇，主要內容包括：機器視覺認知與圖像基礎算法、圖像顏色的空間轉換和基本變換、檢測目標圖像的邊緣、分割目標圖像、拼接兩張圖像、使用OCR識別文字、檢測人臉、手動搭建BP神經網絡實現圖像識別、搭建捲積神經網絡實現手寫數字圖像識別、基於ResNet50實現限速牌識別、實現零件的自動分揀、實現工業鋼材的缺陷檢測、實現醫學X-ray影像的肺炎檢測、實現機器小車的目標跟隨、實現機器小車的視覺巡線與自動駕駛、實現視覺SLAM建圖。

第1篇 機器視覺認知與圖像的基礎算法
任務1　機器視覺認知與圖像基礎算法 3
【任務要求】 3
【相關知識】 3
1.1　機器視覺簡介 3
1.2 機器視覺系統 5
1.3　機器視覺識別的實現方式 8
1.4　常用的機器視覺工具 10
小　結 13
任務1練習 13
任務2　圖像顏色的空間轉換和基本變換 15
【任務要求】 15
【相關知識】 15
2.1　常用機器視覺工具的安裝 15
2.2　讀寫圖像文件 27
2.3　常用的圖像類型和顏色空間 30
2.4　常見的圖像變換操作 36
【任務設計】 49
【任務實施】 50
【任務評價】 52
小　結 52
任務2練習 52
任務3　檢測目標圖像的邊緣 54
【任務要求】 54
【相關知識】 54
3.1　邊緣檢測簡介 54
3.2　圖像平滑處理 55
3.3　常見的邊緣檢測算法 59
【任務設計】 71
【任務實施】 72
【任務評價】 73
小　結 74
任務3練習 74
任務4　分割目標畫像 75
【任務要求】 75
【相關知識】 75
4.1　圖像分割簡介 75
4.2　常見的圖像分割算法 76
【任務設計】 88
【任務實施】 89
【任務評價】 91
小　結 91
任務4練習 91
任務5　拼接兩張圖像 94
【任務要求】 94
【相關知識】 94
5.1　圖像拼接簡介 94
5.2　特徵提取 95
5.3　圖像配準 99
5.4　圖像融合 105
【任務設計】 106
【任務實施】 107
【任務評價】 110
小　結 111
任務5練習 111
第2篇 機器視覺常見應用
任務6　使用OCR識別文字 115
【任務要求】 115
【相關知識】 115
6.1　OCR技術簡介 115
6.2　OCR原理介紹 116
6.3　OCR工具軟件安裝與環境配置 117
6.4　OCR實現 125
【任務設計】 129
【任務實施】 130
【任務評價】 132
小 結 133
任務6練習 133
任務7　檢測人臉 134
【任務要求】 134
【相關知識】 134
7.1　人臉檢測簡介 134
7.2　基於Haar特徵的人臉檢測 135
7.3　使用OpenCV庫實現人臉檢測 137
【任務設計】 141
【任務實施】 142
【任務評價】 144
小　結 144
任務7練習 144
任務8　手動搭建BP神經網絡實現圖像識別 146
【任務要求】 146
【相關知識】 146
8.1　人工神經網絡的發展歷程 146
8.2　人工神經網絡的基本組成 148
8.3　基於BP算法的多層感知機神經網絡 151
8.4　PyTorch框架 153
【任務設計】 179
【任務實施】 181
【任務評價】 183
小　結 183
任務8練習 183
任務9　搭建捲積神經網絡實現手寫數字圖像識別 185
【任務要求】 185
【相關知識】 185
9.1　捲積神經網絡常見的網絡層 185
9.2　常見的捲積神經網絡 194
9.3　深度學習通用流程 197
【任務設計】 203
【任務實施】 204
【任務評價】 208
小　結 208
任務9練習 209
任務10　基於ResNet50實現限速牌識別 210
【任務要求】 210
【相關知識】 210
10.1　殘差網絡 210
10.2　ResNet50網絡結構 211
【任務設計】 212
【任務實施】 213
【任務評價】 218
小　結 218
任務10練習 219
第3篇 工業機器視覺與應用
任務11　實現零件的自動分揀 223
【任務要求】 223
【相關知識】 223
11.1　智能分揀簡介 223
11.2　智能分揀系統的基本組成 224
11.3　零件智能分揀的流程 225
【任務設計】 236
【任務實施】 237
【任務評價】 243
小　結 244
任務11練習 244
任務12　實現工業鋼材的缺陷檢測 246
【任務要求】 246
【相關知識】 246
12.1　工業鋼材缺陷檢測的應用背景簡介 246
12.2　工業鋼材的數據集採集 247
12.3　基於深度學習的鋼材缺陷檢測流程 250
【任務實施】 260
【任務評價】 261
小　結 261
任務12練習 262
任務13　實現醫學X-ray影像的肺炎檢測 263
【任務要求】 263
【相關知識】 263
13.1　醫學X-ray影像檢測背景 263
13.2　肺炎檢測的數據採集 263
13.3　基於深度學習的肺炎疾病檢測流程 264
【任務實施】 272
【任務評價】 273
小 結 273
任務13練習 273
第4篇 智能機器人視覺與應用
任務14　實現機器小車的目標跟隨 277
【任務要求】 277
【相關知識】 277
【任務設計】 289
【任務實施】 289
14.1　邊緣智能小車EAC平臺 271
14.2　目標檢測與識別 281
14.3　目標檢測與識別模型簡介及部署 282
14.4　攝像頭數據採集及預處理 284
14.5　場景判斷及目標跟隨 285
【任務評價】 291
任務14練習 291
任務15　實現機器小車的視覺巡線與自動駕駛 293
【任務要求】 293
【相關知識】 293
15.1　機器小車的自動駕駛實現原理 293
15.2　場景數據的採集與標註 294
15.3　自動駕駛模型訓練 297
15.4　自動駕駛模型部署與運行 303
【任務設計】 307
【任務實施】 308
【任務評價】 310
任務15練習 310
任務16　實現視覺SLAM建圖 312
【任務要求】 312
【相關知識】 312
16.1　視覺SLAM 312
16.2　視覺SLAM框架 314
16.3　經典視覺SLAM算法 315
【任務設計】 321
【任務實施】 321
【任務評價】 322
任務16練習 322