本書內容循序漸進，緊扣時代熱點，通過9個精心設計的項目，由淺入深地引導讀者從基礎理論到實際應用，逐步掌握計算機視覺領域的關鍵技術。書中每個項目都是獨立的學習單元，項目涵蓋了卷積入門、圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤、人臉識別、風格遷移、CV大模型以及模型部署等多個應用領域。同時，各個項目實踐中皆融入了新時代中國特

本書以“新工科”為背景，以“實用、夠用”為度，以應用為目標，將Python語言引入數(shù)學教學，將教學重點從傳統(tǒng)數(shù)學的理論教育轉移到數(shù)學知識的使用方面，體現(xiàn)職教特色。將傳統(tǒng)數(shù)學實驗通用的Matblab語言更換為python語言，借助python開源、免費、易學的優(yōu)勢，在高職院校更具有可行性。本書以“案例導讀”使學生認識數(shù)學

本書分為兩部分：計算機視覺實踐內容和實踐參考代碼及解析，內容涵蓋計算機視覺實踐基礎、實踐軟件環(huán)境安裝及圖像顯示、濾波處理與層次特征表達、圖像特征提取與可視化顯示、圖像特征對應與對齊、二值圖像的特征計算、圖像分割、語義分割、紋理特征計算、攝像機模型參數(shù)恢復、光流計算、三維重建技術、傳統(tǒng)目標識別技術、傳統(tǒng)目標跟蹤技術、智能

本書整合了計算機視覺的經典算法與現(xiàn)代智能視覺技術，全面系統(tǒng)地介紹了計算機視覺的理論知識，并深入探討了從傳統(tǒng)算法到深度學習的演進過程。書中內容廣泛，涵蓋了以下核心主題：計算機視覺的基本概念及其技術基礎、人類視覺感知與圖像特征的多層表達、圖像特征提取、二值圖像處理、區(qū)域分割技術、紋理特征分析、視覺成像模型構建、光流計算方法

本書系統(tǒng)介紹了各種可判定的一階理論及其在自動軟件和硬件驗證、定理證明與編譯器優(yōu)化等場景中的具體應用，涵蓋了可滿足性(SAT)求解器和可滿足性模理論(SMT)求解器的核心技術，以及命題邏輯、線性算術和位向量等多種建模語言。作者通過大量實際案例展示了如何將復雜的計算問題轉化為形式化的邏輯問題，并借助高效的判定過程進行求解。

本書從科學數(shù)據(jù)中心的異構性和動態(tài)性方面入手，系統(tǒng)分析了科學數(shù)據(jù)中心運行機理，提出了一套耦合異構性和動態(tài)性的評價指標體系，建立并完善了針對各類場景下的評價模型，形成了系統(tǒng)的評價方法框架，同時開展了應用研究，以期為復雜場景下的科學數(shù)據(jù)中心評價提供借鑒和參考。

本書是《計算機系統(tǒng)導論》教材的教學指導用書，主要對每個章節(jié)的教學目標和內容安排、主要內容提要、基本術語解釋、常見問題解答等給出系統(tǒng)性的說明和描述，并在此基礎上提供大量的單項選擇練習題及答案、分析應用題及分析解答，其中涉及計算機系統(tǒng)概述、高級語言程序、數(shù)據(jù)的機器級表示、數(shù)據(jù)的基本運算、指令集體系結構、程序的機器級表示、程

"本書面向應用型本科、職教本科或其他入門者，以基礎常用算法詳解為主線，介紹計算機視覺要用到的圖像基礎知識，包含圖像定義、顏色空間、圖像卷積原理等，還介紹直方圖均衡化、圖像濾波、圖像形態(tài)學圖像預處理方法。介紹圖像幾何變換的知識。介紹常用的圖形特征檢測方法，包含邊緣檢測、USAN算子、哈里斯角點檢測、霍夫變換、輪廓提取。介

本書介紹了視覺目標跟蹤的基本概念、基本方法、發(fā)展現(xiàn)狀，重點介紹了一些基于稀疏表示的目標跟蹤方法以及基于深度學習的目標跟蹤方法。本書共6章，第1章介紹了視頻目標跟蹤的相關概念、發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)；第2章介紹了基于多模態(tài)特征的視頻目標跟蹤方法；第3章介紹了基于加權稀疏表示的目標跟蹤方法；第4章介紹了基于多模態(tài)加權稀疏表示

本書是機器視覺理實一體化教學的配套理論教材,主要面向新型工業(yè)化時期智能及高端裝備制造領域，結合新工科復合型專業(yè)技術人才綜合能力培養(yǎng)的教學訴求，并融入作者十余載對機器視覺工程的理論研究及教學經驗編寫而成。全書共8章，首先介紹機器視覺與圖像處理的基本概念、發(fā)展歷程及未來趨勢，講解圖像數(shù)字化、編碼與壓縮等基礎技術，為后續(xù)的深