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。

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
【任务要求】
【相关知识】
1.1 机器视觉简介
1.2 机器视觉系统
1.3 机器视觉识别的实现方式
1.4 常用的机器视觉工具
小结
任务1练习
任务2 图像颜色的空间转换和基本变换
【任务要求】
【相关知识】
2.1 常用机器视觉工具的安装
2.2 读写图像文件
2.3 常用的图像类型和颜色空间
2.4 常见的图像变换操作
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务2练习
任务3 检测目标图像的边缘
【任务要求】
【相关知识】
3.1 边缘检测简介
3.2 图像平滑处理
3.3 常见的边缘检测算法
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务3练习
任务4 分割目标画像
【任务要求】
【相关知识】
4.1 图像分割简介
4.2 常见的图像分割算法
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务4练习
任务5 拼接两张图像
【任务要求】
【相关知识】
5.1 图像拼接简介
5.2 特征提取
5.3 图像配准
5.4 图像融合
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务5练习
第2篇 机器视觉常见应用
任务6 使用OCR识别文字
【任务要求】
【相关知识】
6.1 OCR技术简介
6.2 OCR原理介绍
6.3 OCR工具软件安装与环境配置
6.4 OCR实现
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务6练习
任务7 检测人脸
【任务要求】
【相关知识】
7.1 人脸检测简介
7.2 基于Haar特征的人脸检测
7.3 使用OpenCV库实现人脸检测
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务7练习
任务8 手动搭建BP神经网络实现图像识别
【任务要求】
【相关知识】
8.1 人工神经网络的发展历程
8.2 人工神经网络的基本组成
8.3 基于BP算法的多层感知机神经网络
8.4 PyTorch框架
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务8练习
任务9 搭建卷积神经网络实现手写数字图像识别
【任务要求】
【相关知识】
9.1 卷积神经网络常见的网络层
9.2 常见的卷积神经网络
9.3 深度学习通用流程
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务9练习
任务10 基于ResNet50实现限速牌识别
【任务要求】
【相关知识】
10.1 残差网络
10.2 ResNet50网络结构
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务10练习
第3篇 工业机器视觉与应用
任务11 实现零件的自动分拣
【任务要求】
【相关知识】
11.1 智能分拣简介
11.2 智能分拣系统的基本组成
11.3 零件智能分拣的流程
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务11练习
任务12 实现工业钢材的缺陷检测
【任务要求】
【相关知识】
12.1 工业钢材缺陷检测的应用背景简介
12.2 工业钢材的数据集采集
12.3 基于深度学习的钢材缺陷检测流程
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务12练习
任务13 实现医学X-ray影像的肺炎检测
【任务要求】
【相关知识】
13.1 医学X-ray影像检测背景
13.2 肺炎检测的数据采集
13.3 基于深度学习的肺炎疾病检测流程
【任务实施】
【任务评价】
小结
任务13练习
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
【任务要求】
【相关知识】
【任务设计】
【任务实施】
14.1 边缘智能小车EAC平台
14.2 目标检测与识别
14.3 目标检测与识别模型简介及部署
14.4 摄像头数据采集及预处理
14.5 场景判断及目标跟随
【任务评价】
任务14练习
任务15 实现机器小车的视觉巡线与自动驾驶
【任务要求】
【相关知识】
15.1 机器小车的自动驾驶实现原理
15.2 场景数据的采集与标注
15.3 自动驾驶模型训练
15.4 自动驾驶模型部署与运行
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
任务15练习
任务16 实现视觉SLAM建图
【任务要求】
【相关知识】
16.1 视觉SLAM
16.2 视觉SLAM框架
16.3 经典视觉SLAM算法
【任务设计】
【任务实施】
【任务评价】
任务16练习