本书共分为四篇，主要内容包括：机器视觉认知与图像基础算法、图像颜色的空间转换和基本变换、检测目标图像的边缘、分割目标图像、拼接两张图像、使用OCR识别文字、检测人脸、手动搭建BP神经网络实现图像识别、搭建卷积神经网络实现手写数字图像识别、基于ResNet50实现限速牌识别、实现零件的自动分拣、实现工业钢材的缺陷检测、实现医学X-ray影像的肺炎检测、实现机器小车的目标跟随、实现机器小车的视觉巡线与自动驾驶、实现视觉SLAM建图。
管明雷，男，深圳大学信息与通信工程博士毕业，深圳职业技术学院专职教师，主持多项教改课题研究项目，长期从事智能机器人技术研究与教学，具有丰富的教学和实践经验。
第1篇 机器视觉认知与图像的基础算法
任务1 机器视觉认知与图像基础算法3
【任务要求】3
【相关知识】3
1.1 机器视觉简介3
1.2 机器视觉系统5
1.3 机器视觉识别的实现方式8
1.4 常用的机器视觉工具10
小 结13
任务1练习13
任务2 图像颜色的空间转换和基本变换15
【任务要求】15
【相关知识】15
2.1 常用机器视觉工具的安装15
2.2 读写图像文件27
2.3 常用的图像类型和颜色空间30
2.4 常见的图像变换操作36
【任务设计】49
【任务实施】50
【任务评价】52
小 结52
任务2练习52
任务3 检测目标图像的边缘54
【任务要求】54
【相关知识】54
3.1 边缘检测简介54
3.2 图像平滑处理55
3.3 常见的边缘检测算法59
【任务设计】71
【任务实施】72
【任务评价】73
小 结74
任务3练习74
任务4 分割目标画像75
【任务要求】75
【相关知识】75
4.1 图像分割简介75
4.2 常见的图像分割算法76
【任务设计】88
【任务实施】89
【任务评价】91
小 结91
任务4练习91
任务5 拼接两张图像94
【任务要求】94
【相关知识】94
5.1 图像拼接简介94
5.2 特征提取95
5.3 图像配准99
5.4 图像融合105
【任务设计】106
【任务实施】107
【任务评价】110
小 结111
任务5练习111
第2篇 机器视觉常见应用
任务6 使用OCR识别文字115
【任务要求】115
【相关知识】115
6.1 OCR技术简介115
6.2 OCR原理介绍116
6.3 OCR工具软件安装与环境配置117
6.4 OCR实现125
【任务设计】129
【任务实施】130
【任务评价】132
小 结133
任务6练习133
任务7 检测人脸134
【任务要求】134
【相关知识】134
7.1 人脸检测简介134
7.2 基于Haar特征的人脸检测135
7.3 使用OpenCV库实现人脸检测137
【任务设计】141
【任务实施】142
【任务评价】144
小 结144
任务7练习144
任务8 手动搭建BP神经网络实现图像识别146
【任务要求】146
【相关知识】146
8.1 人工神经网络的发展历程146
8.2 人工神经网络的基本组成148
8.3 基于BP算法的多层感知机神经网络151
8.4 PyTorch框架153
【任务设计】179
【任务实施】181
【任务评价】183
小 结183
任务8练习183
任务9 搭建卷积神经网络实现手写数字图像识别185
【任务要求】185
【相关知识】185
9.1 卷积神经网络常见的网络层185
9.2 常见的卷积神经网络194
9.3 深度学习通用流程197
【任务设计】203
【任务实施】204
【任务评价】208
小 结208
任务9练习209
任务10 基于ResNet50实现限速牌识别210
【任务要求】210
【相关知识】210
10.1 残差网络210
10.2 ResNet50网络结构211
【任务设计】212
【任务实施】213
【任务评价】218
小 结218
任务10练习219
第3篇 工业机器视觉与应用
任务11 实现零件的自动分拣223
【任务要求】223
【相关知识】223
11.1 智能分拣简介223
11.2 智能分拣系统的基本组成224
11.3 零件智能分拣的流程225
【任务设计】236
【任务实施】237
【任务评价】243
小 结244
任务11练习244
任务12 实现工业钢材的缺陷检测246
【任务要求】246
【相关知识】246
12.1 工业钢材缺陷检测的应用背景简介246
12.2 工业钢材的数据集采集247
12.3 基于深度学习的钢材缺陷检测流程250
【任务实施】260
【任务评价】261
小 结261
任务12练习262
任务13 实现医学X-ray影像的肺炎检测263
【任务要求】263
【相关知识】263
13.1 医学X-ray影像检测背景263
13.2 肺炎检测的数据采集263
13.3 基于深度学习的肺炎疾病检测流程264
【任务实施】272
【任务评价】273
小 结273
任务13练习273
第4篇 智能机器人视觉与应用
任务14 实现机器小车的目标跟随277
【任务要求】277
【相关知识】277
【任务设计】289
【任务实施】289
14.1 边缘智能小车EAC平台271
14.2 目标检测与识别281
14.3 目标检测与识别模型简介及部署282
14.4 摄像头数据采集及预处理284
14.5 场景判断及目标跟随285
【任务评价】291
任务14练习291
任务15 实现机器小车的视觉巡线与自动驾驶293
【任务要求】293
【相关知识】293
15.1 机器小车的自动驾驶实现原理293
15.2 场景数据的采集与标注294
15.3 自动驾驶模型训练297
15.4 自动驾驶模型部署与运行303
【任务设计】307
【任务实施】308
【任务评价】310
任务15练习310
任务16 实现视觉SLAM建图312
【任务要求】312
【相关知识】312
16.1 视觉SLAM312
16.2 视觉SLAM框架314
16.3 经典视觉SLAM算法315
【任务设计】321
【任务实施】321
【任务评价】322
任务16练习322
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