本书系统地介绍了图像处理和机器视觉的基本理论、算法和应用，内容包括图像的获取、表示和编码、滤波和增强、图像分割和特征提取、图像识别和目标跟踪等。
此外，本书还介绍了机器视觉的一些重要技术和应用，如计算机视觉、深度学习和人工智能等，深入讲解了相关理论和算法。书中还有大量的实例和应用案例，让读者可以更好地了解图像处理和机器视觉在实际应用中的应用和局限性。
《图像处理、分析与机器视觉》全面深入地介绍了图像处理和机器视觉的理论、算法和应用，适合图像处理和机器视觉领域的学者、工程师和研究人员作为参考和教材使用。
相关图书
机器学习
这本书是机器学习领域的经典之作，是学习和实践机器学习的绝佳教材。它详细地介绍了机器学习的基本概念、方法和技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习等各种学习范式，并讨论了在实践中所遇到的各种问题。
神经网络与机器学习
本书深入浅出地讲解了神经网络及其在机器学习中的应用，介绍了许多基础概念和重要的技术，如感知器、反向传播、卷积神经网络等。
人工智能：一种现代的方法
该书介绍了许多关键的人工智能概念，如搜索算法、神经网络、机器学习等，并提供了许多实用的应用案例和算法。这本书的一大特点是既具有理论深度，又能帮助读者理解实际应用，非常适合人工智能领域的初学者。 作为清华大学出版社出版的经典人工智能教材之一，该书的语言简洁明了，涵盖面广，风格幽默，对人工智能的概念和技术进行了深入浅出的讲解。该书还提供了许多练习题和编程作业，有助于读者巩固知识和提升实践能力。
深入理解机器学习：从原理到算法
这本书非常适合那些想要深入了解机器学习背后原理和算法的读者。书中详细介绍了各种机器学习算法，包括支持向量机、决策树、神经网络和深度学习等，并深入讲解了这些算法的数学原理和推导过程。
深度学习
深度学习的经典教材，本书从浅入深地介绍了深度学习的理论和实践，涵盖了前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度生成模型等多个领域。
AI：人工智能的本质与未来
本书主要介绍了人工智能技术的发展历程、技术原理、应用领域以及可能带来的社会变革。作者通过丰富的案例分析和生动的语言，详细阐述了人工智能的本质、发展趋势以及未来可能面临的挑战和机遇。
暂无评论...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。