计算机视觉应用与实战

本书围绕计算机视觉在农业、医学、工业等领域的案例，深入浅出地讲解计算机视觉核心的模型与关键技术。本书中所有案例的代码均能在达内时代科技集团自主研发的 AIX-EBoard 人工智能实验平台上部署与实施，实现了教学场景化、学习趣味化。 本书分为三个部分，循序渐进地介绍计算机视觉相关技术的理论基础和各案例的实践步骤。第 1 部分基于 OpenCV 介绍传统视觉应用的基础算法，同时实现轮廓提取、全景图像拼接等案例的实践；在传统视觉应用的基础上，第 2 部分讲解基于机器学习和深度学习的视觉应用，结合不同行业的案例对图像进行分析处理，如水果识别、病虫害识别、相似图像搜索、眼底血管图像分割等。第 3 部分聚焦市场关注度较高的一些新兴视觉应用的原理及实现，如从二维图像到三维空间的重建、计算机视觉在移动设备中的应用、实时图像和视频的风格迁移等。 本书适合人工智能相关专业的本科生、专科生及计算机初学者阅读，既可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能专业的教材，也可以作为相关领域从业者的学习和参考用书。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，深入理解和掌握相关原理与方法，提高解决实际问题的能力。

这是一本专注于计算机视觉在农业、医学、工业等领域的案例，深入浅出地讲解计算机视觉核心的模型与关键技术的书籍。本书以计算机视觉应用案例为主线，详细介绍了OpenCV功能与优势，以及图像模糊处理、图像锐化处理、图像特征检测算法应用、图像轮廓检测与实现、ORB关键点检测与匹配、全景图像拼接原理等关键技术。 本书首先介绍了计算机视觉应用案例，涵盖了从图像生成到基于机器学习和深度学习的视觉应用的多个方面。例如，在图像生成部分，介绍了如何使用TensorFlow实现实时风格迁移，将两幅图像或图像与视频无缝融合，以创建具有视觉吸引力的艺术作品。在基于机器学习和深度学习的视觉应用部分，案例涉及了多个领域，如手写数字识别、行人位置识别、水果识别、植物叶子病虫害识别、人脸口罩佩戴识别与检测、番茄生长位置检测与成熟度识别、黑白图像着色、单图像超分辨率转换、眼底血管图像分割、2D头部CT图像无监督配准、视频内容分析以及根据图像回答问题等。 接着，本书深入讲解了OpenCV功能与优势，以及图像模糊处理、图像锐化处理、图像特征检测算法应用、图像轮廓检测与实现、ORB关键点检测与匹配、全景图像拼接原理等关键技术