视觉描述生成是视觉场景理解领域的基础问题，旨在深入理解视觉场景中的目标与环境信息，生成与视觉内容相匹配且符合人类语言规则的文本描述。在生成式人工智能、智能态势感知等诸多领域具有重要的理论意义和应用价值。然而，实际应用场景复杂多变，具有对象分布密集、目标种类繁多、数据收集和标注困难等特性，并且视觉和文本之间模态差异大，从

"随着科学技术不断发展，工业机器人被广泛应用于工业生产中，提高了制造业智能化程度，由此生产效率也能得到相应提升。本书以智能制造为背景，对机器视觉涉及的关键技术进行论述，并探讨机器视觉在智能制造装备中的具体应用。本书包括机器视觉的硬件系统、机器视觉涉及的算法，以及在机器视觉中发挥重要作用的三维重建技术等内容。本书内容精炼

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本书介绍了视觉目标跟踪的基本概念、基本方法、发展现状，重点介绍了一些基于稀疏表示的目标跟踪方法以及基于深度学习的目标跟踪方法。本书共6章，第1章介绍了视频目标跟踪的相关概念、发展现状及面临的挑战；第2章介绍了基于多模态特征的视频目标跟踪方法；第3章介绍了基于加权稀疏表示的目标跟踪方法；第4章介绍了基于多模态加权稀疏表示

"本书面向应用型本科、职教本科或其他入门者，以基础常用算法详解为主线，介绍计算机视觉要用到的图像基础知识，包含图像定义、颜色空间、图像卷积原理等，还介绍直方图均衡化、图像滤波、图像形态学图像预处理方法。介绍图像几何变换的知识。介绍常用的图形特征检测方法，包含边缘检测、USAN算子、哈里斯角点检测、霍夫变换、轮廓提取。介

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本书分为两部分：计算机视觉实践内容和实践参考代码及解析，内容涵盖计算机视觉实践基础、实践软件环境安装及图像显示、滤波处理与层次特征表达、图像特征提取与可视化显示、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能

本书整合了计算机视觉的经典算法与现代智能视觉技术，全面系统地介绍了计算机视觉的理论知识，并深入探讨了从传统算法到深度学习的演进过程。书中内容广泛，涵盖了以下核心主题：计算机视觉的基本概念及其技术基础、人类视觉感知与图像特征的多层表达、图像特征提取、二值图像处理、区域分割技术、纹理特征分析、视觉成像模型构建、光流计算方法

“深度学习与计算机视觉”是一门理论性和实践性都很强的课程，它是Python程序设计、机器学习等前期课程的进阶和强化课程。 本书秉承理论与实践并重的理念，围绕深度学习与计算机视觉知识展开介绍。本书首先介绍深度学习与计算机视觉概念，工具的安装与配置。然后详细讨论NumPy与Tensor基础知识，以及数据集、卷积神经网络、模

本书主要讲解计算机视觉的几何基础（核心数学基础），包括图像处理与模式识别的几何视角、三维射影几何学、摄像机模型、摄像机标定、立体视觉、三维视觉重构等。本书提供了具体且有趣的案例，并配有方便读者实践、颇具实用性的原创展示代码，让读者从实际问题与实践中学习计算机视觉几何基础。 本书可作为理工科学生的计算机视觉、深度学习等相