Читать фрагмент

книга

Машинное зрение

В этой книге теоретические основы компьютерного зрения подкреплены многочисленными примерами с использованием специализированного пакета инструментов для MATLAB. Читатель ознакомится с ключевыми понятиями зрения роботов, такими как моделирование камеры, обработка изображений, выделение признаков и многоракурсная геометрия, и узнает, как решать сложные задачи из этой области при помощи мощных численных инструментов и эффективного программного обеспечения.Издание адресовано исследователям в области робототехники, инженерам и студентам. Предполагается, что читатель владеет навыками работы с MATLAB, а также знаниями в области геометрии и векторной алгебры.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс

Год: 2023

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-93700-222-8 (рус.). – ISBN 978-3-030-79174-2 (англ.)

Страниц: 586

Артикул: 112865

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

2499 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Машинное зрение : основы и алгоритмы с примерами на Matlab"

Вступительное слово редакторов

Вступительное слово ко второму изданию

Предисловие

Примечание ко второму изданию

Специальные обозначения

1 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

2 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

Часть II. Компьютерное зрение

3 Свет и цвет

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

4 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

4.5.3 Нелинейные операции

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

6.2.1 Метод гомогенного преобразования

6.2.2 Разложение калибровочной матрицы 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 Cовмещение 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 3D-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

A Установка наборов инструментов

B Линейная алгебра: краткое повторение

B.1 Векторы

B.2 Матрицы

С Геометрия

C.1 Евклидова геометрия

C.2 Однородные координаты

C.3 Геометрические преобразования

D Группы и алгебра Ли

E Линеаризация, якобианы и гессианы

F Решение систем уравнений

F.1 Линейные задачи

F.2 Нелинейные задачи

G Графы

H Определение пика

Литература

Предметный указатель

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Машинное зрение : основы и алгоритмы с примерами на Matlab (автор Питер Корк)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!