机器视觉与人工智能应用开发技术

面向具体案例，落地轻量化人工智能

本书详细介绍机器视觉和人工智能技术，主要内容包括机器视觉与人工智能概述、图像基础算法应用开发实例、图像处理应用开发实例、深度学习应用开发实例、百度AI应用开发实例。全书采用项目式开发的学习方法，通过39个贴近日常生活的开发实例，由浅入深地介绍图像处理和深度学习的相关知识。本书中的每个开发实例均有完整的开发过程，并给出了开发代码，读者可在这些开发实例的基础上快速地进行二次开发。
本书既可作为高等学校相关专业的教材或教学参考书，也可供相关领域的工程技术人员参考。对于机器视觉、图像处理、人工智能的开发爱好者，本书也是一本深入浅出、贴近社会应用的技术读物。

廖建尚，教授，博士，长期从高光谱遥感图像、人工智能开发、嵌入式系统开发、物联网系统等的研究。主持广东省自然基金等省级以上项目8项；发表论文20多篇，其中SCI和EI收录10多篇，出版教材著作10多部，授权专利10多项，授权软件著作10多项。

第1章 机器视觉与人工智能概述
1.1 机器视觉和人工智能发展历程
1.2 机器视觉和人工智能应用领域
1.3 机器视觉与人工智能开发平台
1.3.1 机器视觉与人工智能开发平台
1.3.2 边缘计算网关
1.3.3 远程登录AiCam平台
1.3.4 开发首体验
1.3.5 小结
1.3.6 思考与拓展
第2章 图像基础算法应用开发实例
2.1 图像采集开发实例
2.1.1 原理分析
2.1.2 开发设计与实践
2.1.3 开发步骤与验证
2.1.4 小结
2.1.5 思考与拓展
2.2 图像标注开发实例
2.2.1 原理分析
2.2.2 开发设计与实践
2.2.3 开发步骤与验证
2.2.4 小结
2.2.5 思考与拓展
2.3 图像灰度转换开发实例
2.3.1 原理分析
2.3.2 开发设计与实践
2.3.3 开发步骤与验证
2.3.4 小结
2.3.5 思考与拓展
2.4 图像几何变换开发实例
2.4.1 原理分析
2.4.2 开发设计与实践
2.4.3 开发步骤与验证
2.4.4 小结
2.4.5 思考与拓展
2.5 图像边缘检测开发实例
2.5.1 原理分析
2.5.2 开发设计与实践
2.5.3 开发步骤与验证
2.5.4 小结
2.5.5 思考与拓展
2.6 形态学转换开发实例
2.6.1 原理分析
2.6.2 开发设计与实践
2.6.3 开发步骤与验证
2.6.4 小结
2.6.5 思考与拓展
2.7 图像轮廓提取开发实例
2.7.1 原理分析
2.7.2 开发设计与实践
2.7.3 开发步骤与验证
2.7.4 小结
2.7.5 思考与拓展
2.8 直方图均衡开发实例
2.8.1 原理分析
2.8.2 开发设计与实践
2.8.3 开发步骤与验证
2.8.4 小结
2.8.5 思考与拓展
2.9 模板匹配开发实例
2.9.1 原理分析
2.9.2 开发设计与实践
2.9.3 开发步骤与验证
2.9.4 小结
2.9.5 思考与拓展
2.10 霍夫变换开发实例
2.10.1 原理分析
2.10.2 开发设计与实践
2.10.3 开发步骤与验证
2.10.4 小结
2.10.5 思考与拓展
2.11 图像矫正开发实例
2.11.1 原理分析
2.11.2 开发设计与实践
2.11.3 开发步骤与验证
2.11.4 小结
2.11.5 思考与拓展
2.12 图像添加文字和水印开发实例
2.12.1 原理分析
2.12.2 开发设计与实践
2.12.3 开发步骤与验证
2.12.4 小结
2.12.5 思考与拓展
2.13 图像去噪开发实例
2.13.1 原理分析
2.13.2 开发设计与实践
2.13.3 开发步骤与验证
2.13.4 小结
2.13.5 思考与拓展
第3章 图像处理应用开发实例
3.1 颜色识别开发实例
3.1.1 原理分析
3.1.2 开发设计与实践
3.1.3 开发步骤与验证
3.1.4 小结
3.1.5 思考与拓展
3.2 形状识别开发实例
3.2.1 原理分析
3.2.2 开发设计与实践
3.2.3 开发步骤与验证
3.2.4 小结
3.2.5 思考与拓展
3.3 手写数字识别开发实例
3.3.1 原理分析
3.3.2 开发设计与实践
3.3.3 开发步骤与验证
3.3.4 小结
3.3.5 思考与拓展
3.4 二维码识别开发实例
3.4.1 原理分析
3.4.2 开发设计与实践
3.4.3 开发步骤与验证
3.4.4 小结
3.4.5 思考与拓展
3.5 人脸检测（基于OpenCV）开发实例
3.5.1 原理分析
3.5.2 开发设计与实践
3.5.3 开发步骤与验证
3.5.4 小结
3.5.5 思考与拓展
3.6 人脸关键点识别开发实例
3.6.1 原理分析
3.6.2 开发设计与实践
3.6.3 开发步骤与验证
3.6.4 小结
3.6.5 思考与拓展
3.7 人脸识别（基于OpenCV）开发实例
3.7.1 原理分析
3.7.2 开发设计与实践
3.7.3 开发步骤与验证
3.7.4 小结
3.7.5 思考与拓展
3.8 目标追踪开发实例
3.8.1 原理分析
3.8.2 开发设计与实践
3.8.3 开发步骤与验证
3.8.4 小结
3.8.5 思考与拓展
第4章 深度学习应用开发实例
4.1 人脸检测（基于深度学习）开发实例
4.1.1 原理分析
4.1.2 开发设计与实践
4.1.3 开发步骤与验证
4.1.4 小结
4.1.5 思考与拓展
4.2 人脸识别（基于深度学习）开发实例
4.2.1 原理分析
4.2.2 开发设计与实践
4.2.3 开发步骤与验证
4.2.4 小结
4.2.5 思考与拓展
4.3 人脸属性识别开发实例
4.3.1 原理分析
4.3.2 开发设计与实践
4.3.3 开发步骤与验证
4.3.4 小结
4.3.5 思考与拓展
4.4 口罩检测开发实例
4.4.1 原理分析
4.4.2 开发设计与实践
4.4.3 开发步骤与验证
4.4.4 小结
4.4.5 思考与拓展
4.5 手势识别开发实例
4.5.1 原理分析
4.5.2 开发设计与实践
4.5.3 开发步骤与验证
4.5.4 小结
4.5.5 思考与拓展
4.6 行人检测开发实例
4.6.1 原理分析
4.6.2 开发设计与实践
4.6.3 开发步骤与验证
4.6.4 小结
4.6.5 思考与拓展
4.7 人体姿态识别开发实例
4.7.1 原理分析
4.7.2 开发设计与实践
4.7.3 开发步骤与验证
4.7.4 小结
4.7.5 思考与拓展
4.8 车辆检测开发实例
4.8.1 原理分析
4.8.2 开发设计与实践
4.8.3 开发步骤与验证
4.8.4 小结
4.8.5 思考与拓展
4.9 车牌识别开发实例
4.9.1 原理分析
4.9.2 开发设计与实践
4.9.3 开发步骤与验证
4.9.4 小结
4.9.5 思考与拓展
4.10 交通标志识别开发实例
4.10.1 原理分析
4.10.2 开发设计与实践
4.10.3 开发步骤与验证
4.10.4 小结
4.10.5 思考与拓展
第5章 百度AI应用开发实例
5.1 车辆识别开发实例
5.1.1 原理分析
5.1.2 开发设计与实践
5.1.3 开发步骤与验证
5.1.4 小结
5.1.5 思考与拓展
5.2 人体识别开发实例
5.2.1 原理分析
5.2.2 开发设计与实践
5.2.3 开发步骤与验证
5.2.4 小结
5.2.5 思考与拓展
5.3 手势识别开发实例
5.3.1 原理分析
5.3.2 开发设计与实践
5.3.3 开发步骤与验证
5.3.4 小结
5.3.5 思考与拓展
5.4 人脸识别（基于百度AI）开发实例
5.4.1 原理分析
5.4.2 开发设计与实践
5.4.3 开发步骤与验证
5.4.4 小结
5.4.5 思考与拓展
5.5 数字识别开发实例
5.5.1 原理分析
5.5.2 开发设计与实践
5.5.3 开发步骤与验证
5.5.4 小结
5.5.5 思考与拓展
5.6 文字识别开发实例
5.6.1 原理分析
5.6.2 开发设计与实践
5.6.3 开发步骤与验证
5.6.4 小结
5.6.5 思考与拓展
5.7 语音识别开发实例
5.7.1 原理分析
5.7.2 开发设计与实践
5.7.3 开发步骤与验证
5.7.4 小结
5.7.5 思考与拓展
5.8 语音合成开发实例
5.8.1 原理分析
5.8.2 开发设计与实践
5.8.3 开发步骤与验证
5.8.4 小结
5.8.5 思考与拓展
参考文献