机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现

《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为Shape from X；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用；第9章为机器学习基础；第10章为机器学习在机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像超分辨率重建、图像去噪、目标跟踪、三维重建等方面的应用。

这是一本全面介绍了机器视觉与机器学习领域的专业书籍。该书共10章，涵盖了机器视觉的定义与功能、马尔视觉理论的基本思想、图像预处理方法、图像分割方法、图像特征提取方法等基本内容。此外，还深入探讨了射影几何与几何变换、成像模型、相机标定的定义和分类、双目立体视觉的概念与原理、光学三维测量的应用和分类、飞行时间法(TOF) 等高级主题。 在机器学习部分，该书详细介绍了机器学习的相关数学知识，包括矩阵运算、导数、多元函数梯度、Hessian矩阵、线性函数、二次函数、泰勒级数、奇异值分解、Moore-Penrose伪逆、最小二乘法、线性相关和生成子空间等概念和计算方法。同时，也介绍了机器学习的主要方法，如人工神经网络和支持向量机等。 此外，该书还通过实例，如LeNet-5手写字符识别和深度学习在图像去噪中的应用，展示了机器学习和机器视觉在现实生活中的应用。LeNet-5手写字符识别是一种基于卷积神经网络的图像识别技术，主要用于识别手写数字。而深度学习在图像去噪中的应用则通过使用深层神经网络模型DnCNN，可以实现高效的图像去噪，并且在处理过程中，通过对图像的先验信息和观察数据的处理，可以得到