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• 005 20240926104100.0

• 010 __ |a 978-7-111-73330-0 |d CNY79.00

• 100 __ |a 20231027d2023 em y0chiy50 ea

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• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 机器视觉原理及应用教程 |A ji qi shi jue yuan li ji ying yong jiao cheng |f 宋丽梅, 朱新军, 李云鹏等编著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023.9

• 215 __ |a 275页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 普通高等教育人工智能专业系列教材 |A pu tong gao deng jiao yu ren gong zhi neng zhuan ye xi lie jiao cai

• 300 __ |a 双色印刷·新形态教材

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目 (第275页)

• 330 __ |a 本书内容共8章。第1章为绪论, 主要包括机器视觉、机器视觉研究的任务、基本内容、应用领域与困难、马尔视觉理论和机器视觉与计算成像。第2章为相机成像与标定, 包括射影几何与几何变换、相机标定基础、相机标定方法、相机标定的MATLAB与OpenCV实现、圆形板标定方法和单相机与光源系统标定等。第3章为双目立体视觉, 包括双目立体视觉原理及系统、图像特征点、立体匹配等内容。第4章为面结构光三维视觉, 包括单幅相位提取方法和多幅相位提取方法等内容。第5章为线结构光三维测量, 主要包括线结构光提取、单目与双目线结构光测量原理和三维人体扫描等内容。第6章为深度相机三维测量, 主要包括飞行时间测量方法、散斑结构光测量方法、激光雷达测量方法和视觉SLAM等内容。第7章为三维形状恢复方法, 主要包括光度立体、从明暗恢复形状等。第8章为机器视觉案例应用, 主要包括Open3D应用案例、智能车道线检测、三维机器视觉引导机器人打磨抛光等内容。

• 333 __ |a 本书可作为人工智能、控制科学与工程、计算机科学与技术、通信与信息工程、电子科学与技术、生物医学工程等相关专业本科生和研究生教材, 也可供从事计算机视觉、模式识别等相关领域的科技工作者和工程技术人员参考

• 410 _0 |1 2001 |a 普通高等教育人工智能专业系列教材

• 510 1_ |a Machine vision principles and applications |z eng

• 606 0_ |a 计算机视觉 |A ji suan ji shi jue |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP302.7 |v 5

• 701 _0 |a 宋丽梅 |A song li mei |4 编著

• 701 _0 |a 朱新军 |A zhu xin jun |4 编著

• 701 _0 |a 李云鹏 |A li yun peng |4 编著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20240921

• 905 __ |a GDPTC |d TP302.7/65