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| 編輯推薦： |
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在撰写本书过程中，作者结合近年来教学实践及科研的心得体会，并参考大量相关文献，概况地描述了图像处理理论和技术所涉及的各个分支，内容包括：数字图像基础、图像运算、图像增强、图像分割、图像匹配，同时讲述了HALCON图像处理基础、HALCON数据结构、HALCON混合编程等技术和方法。在本书中，尽可能地给出了必要的基本知识及实例，深入浅出，尽量定性地去描述；同时，重点给读者呈现了HALCON的编程技巧及突出HALCON数字图像处理技术的应用实践，并引导读者掌握HALCON的编程方法，培养读者的思维方法，在解决实际问题中能有自己的想法。本书秉承着以知识学习、技能训练形成方法思维。以方法论的系统思维解决视觉应用中的纷繁复杂的场景应用。书中所引用的案例素材均是来源于企业的真实项目，具有较强的实战性；每种视觉应用本书都会通过系统化得思维总结流程框架，让读者思维超越具体的算子代码，形成解决视觉应用的整体思路。有别于目前视觉相关资料偏重算法原理和代码解析。这样能够引导读者形成通用的方法和思路来应对可能的不同视觉应用需求。
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| 內容簡介： |
本书是由一批具有丰富教学经验的高校教师和一批具有丰富实践经验的企业工程师共同编写，全文概念清晰、结构合理、重点突出、难度适中、实例丰富，便于教学和学习。
本书内容包括：机器视觉概述、工业机器人视觉系统软硬件环境搭建、图像采集、图像预处理、图像分割、颜色处理、图像的形态学处理、特征提取、边缘检测、模板匹配、图像分类等，各章附有习题和答案。
本书可作为高校电子信息类、电气类、光电类、自动化类及计算机类等相关专业的教材和教学参考书，也可作为工程技术人员参考资料和感兴趣的读者的自学读物。
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| 關於作者： |
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武汉金石兴机器人自动化工程有限公司（简称金石兴）是一家致力于培养高素质智能制造系统集成开发应用人才科技公司，工课帮是金石兴旗下高端教学资源开发品牌。工课帮由金石兴公司团结华中科技大学研究团队及国内工业机器人集成行业资深技术人员共同组建。自成立以来，教学研发团队一直致力于打造精品课程资源，为断在产、学、研3个层面创新自己的执教理念与教学方针，并集中工课帮的优势力量，针对性地出版了智能制造系列教材30多册，制作教学视频十套，发表各类技术文章数十篇。
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| 目錄：
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工业机器人视觉应用目录
第1章机器视觉概述1
1.1什么是机器视觉2
1.2机器视觉的工作原理3
1.3机器视觉常见软件开发工具3
1.4工业机器人视觉系统的应用4
1.4.1机器视觉的应用领域4
1.4.2机器视觉面临的问题5
第2章工业机器人视觉系统软硬件环境搭建7
2.1工业机器人视觉系统软件环境搭建8
2.1.1Halcon软件简介8
2.1.2Halcon软件安装9
2.1.3Halcon软件界面介绍16
2.1.4Halcon软件常用操作介绍16
2.2工业机器人视觉系统硬件环境搭建18
2.2.1工业相机18
2.2.2图像采集卡23
2.2.3镜头24
2.2.4光源26
2.2.5支架平台26
第3章图像采集27
3.1图像28
3.1.1图像的概念28
3.1.2Halcon图像的基本结构28
3.2获取非实时图像29
3.2.1读取图像文件29
3.2.2读取视频文件30
3.3获取实时图像32
3.3.1Halcon的图像采集步骤32
3.3.2使用Halcon接口连接相机33
3.3.3外部触发采集图像34
3.4实例：采集图像并进行简单的处理35
第4章图像预处理43
4.1图像的变换与校正44
4.1.1齐次坐标44
4.1.2二维图像的平移、旋转和缩放44
4.1.3投影变换46
4.1.4图像的仿射变换48
4.2感兴趣区域ROI51
4.2.1ROI的意义51
4.2.2创建ROI51
4.3图像增强54
4.3.1直方图均衡54
4.3.2增强对比度55
4.3.3处理失焦图像57
4.4图像平滑与去噪58
4.4.1均值滤波58
4.4.2中值滤波59
4.4.3高斯滤波60
4.5实例：图像的平滑处理与增强61
第5章图像分割63
5.1阈值处理64
5.1.1全局阈值64
5.1.2基于直方图的自动阈值分割方法65
5.1.3自动布局阈值分割方法65
5.1.4局部阈值分割方法67
5.1.5其他阈值分割方法70
5.2区域生长法71
5.2.1regiongrowing算子72
5.2.2regiongrowing_mean算子73
5.3分水岭算法76
5.4实例：利用区域生长算法提取图像中特定区域79
第6章颜色处理85
6.1图像的颜色86
6.1.1图像的色彩空间86
6.1.2颜色空间的转换87
6.2颜色通道的处理88
6.2.1图像的通道与访问88
6.2.2通道分离与合并90
6.2.3处理RGB信息92
6.3实例：利用颜色信息提取颜色相近的线段95
第7章图像的形态学处理99
7.1腐蚀与膨胀100
7.1.1腐蚀100
7.1.2膨胀102
7.2开运算与闭运算104
7.2.1开运算104
7.2.2闭运算106
7.3顶帽运算与底帽运算109
7.3.1顶帽运算109
7.3.2底帽运算111
7.4灰度图像的形态学运算113
7.4.1灰度图像与区域的区别113
7.4.2灰度图像的形态学运算效果及常用算子113
7.5实例：图像目标的分割与计数117
第8章特征提取121
8.1区域形状特征122
8.1.1区域的面积和中心点122
8.1.2封闭区域孔洞的面积124
8.1.3根据特征值选择区域126
8.1.4根据特征值创建区域128
8.2基于灰度值的特征130
8.2.1区域的灰度特征值130
8.2.2区域的大、小灰度值132
8.2.3灰度的平均值和偏差132
8.2.4灰度区域的面积和中心133
8.2.5根据灰度特征值选择区域134
8.3基于图像纹理的特征135
8.3.1灰度共生矩阵136
8.3.2灰度共生矩阵的创建与计算137
8.4实例：提取图像的纹理特征138
第9章边缘检测141
9.1像素级边缘提取142
9.1.1经典的边缘检测算子142
9.1.2sobel_amp算子143
9.1.3edges_image算子145
9.1.4laplace_of_gauss算子148
9.2亚像素级边缘提取151
9.2.1edges_sub_pix算子151
9.2.2edges_color_sub_pix算子153
9.2.3lines_gauss算子154
9.3亚轮廓处理156
9.3.1轮廓的生成156
9.3.2轮廓的处理156
9.4实例：对图像实现边缘检测并提取轮廓159
第10章模板匹配165
10.1模板匹配的种类166
10.1.1基于灰度值的模板匹配166
10.1.2基于相关性的模板匹配167
10.1.3基于形状的模板匹配167
10.2图像金字塔168
10.3模板图像的创建169
10.3.1从参考图像的特定区域中创建模板169
10.3.2使用XLD轮廓创建模板170
10.4模板匹配的步骤172
10.4.1基于灰度值的模板匹配172
10.4.2基于相关性的模板匹配174
10.4.3基于形状的模板匹配177
10.4.4优化匹配速度180
10.4.5使用Halcon匹配助手进行匹配181
10.5实例：叠层区域的形状匹配182
第11章图像分类187
11.1分类器188
11.1.1分类的基础知识188
11.1.2MLP分类器188
11.1.3SVM分类器189
11.1.4GMM分类器190
11.1.5kNN分类器190
11.1.6分类器的选择190
11.1.7特征和训练样本的选择191
11.2特征的分类191
11.2.1一般步骤191
11.2.2MLP分类器192
11.2.3SVM分类器193
11.2.4GMM分类器194
11.2.5kNN分类器195
11.3实例：用MLP分类器对不同的零件进行分类196
参考文献202
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