本书全面介绍了信息隐藏与数字水印的起源、发展和应用,全书共分8章,第一章概要介绍了信息隐藏和数字水印的发展历史以及目前的应用情况,第二章作为全书的基础,介绍了人类听觉系统和视觉系统的特点以及常用信号处理基础,后面六章从内容上可分为两部分,分别介绍信息隐藏的原理、信息隐藏的基本算法以及信息隐藏的攻击,数字水印的原理、数字水印算法和对数字水印的攻击。
本书适合作为信息安全专业本科高年级学生及研究生的专业课教材,也可供从事信息隐藏和数字水印研究的科研人员阅读参考。
2025/7/19 10:29:12 4.26MB 信息隐藏 北邮 教材
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各标定步骤实现方法1计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵计算标靶平面与图像平面之间的映射矩阵,计算映射矩阵时不考虑摄像机的成像模型,只是根据平面标靶坐标点和对应的图像坐标点的数据,利用最小二乘方法计算得到[[ix]].2求解摄像机参数矩阵由计算得到的标靶平面和图像平面的映射矩阵得到与摄像机内部参数相关的基本方程关系,求解方程得到摄像机内部参数,考虑镜头的畸变模型,将上述解方程获得的内部参数作为初值,进行非线性优化搜索,从而计算出所有参数的准确值[[x]].3求解左右两摄像机之间的相对位置关系设双目视觉系统左右摄像机的外部参数分别为Rl,Tl,与Rr,Tr,,即Rl,Tl表示左摄像机与世界坐标系的相对位置,Rr,Tr表示右摄像机与世界坐标系的相对位置[[xi]]。
因此,对于空间任意一点,如果在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系中的坐标分别为Xw,,Xl,Xr,则有:Xl=RlXw+Tl;Xr=RrXw+Tr.因此,两台摄像机之间的相对几何关系可以由下式表示R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl在实际标定过程中,由标定靶对两台摄像机同时进行摄像标定,以分别获得两台摄像机的内、外参数,从而不仅可以标定出摄像机的内部参数,还可以同时标定出双目视觉系统的结构参数[xii]。
由单摄像机标定过程可以知道,标定靶每变换一个位置就可以得到一组摄像机外参数:Rr,Tr,与Rl,Tl,因此,由公式R=RrRl-1;T=Tr-RrRl-1Tl,可以得到一组结构参数R和T
2025/7/16 11:53:45 33KB opencv
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1.内容:结合第五章内容,以动物识别系统(或货物袋装系统)为例,实现基于规则的系统构造实验.6学时。
2.要求:1〉根据输入的规则,正确地识别所能识别的动物。
2〉能完成正向和/或反向推理我们假设计算机的视觉系统可以识别毛发、羽毛、奶、犬齿、爪、蹄、颜色等等基本的事实。
2024/12/24 8:38:23 4KB 人工智能 动物识别系统
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《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材,第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用,是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作,以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如,图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果;
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声;
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别,便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域,它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中,读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测(如边缘检测、角点检测)、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外,书中还涵盖了与机器学习相关的主题,如监督学习和无监督学习,它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机(SVM)、神经网络、深度学习框架(如卷积神经网络CNN)等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习,尤其是深度卷积网络,已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展,极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析,这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息,比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解,例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动,如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法,这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言(如MATLAB或Python)实现所讨论的算法,并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材,无论你是初学者还是经验丰富的专业人士,都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书,你可以掌握图像处理的基本原理,理解机器视觉的核心技术,并了解如何将这些知识应用于实际项目中。
2024/12/18 9:29:46 26.8MB 图像处理
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本书系统介绍了计算机视觉的计算理论和算法的原理,给出了主要算法的证明,介绍了计算机视觉系统的构成原理。
2024/11/11 17:13:51 5.9MB 计算机视觉 算法原理
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贴片机视觉系统构成原理及其视觉定位
2024/10/18 4:58:44 238KB 贴片机 视觉系统
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视觉系统项目设置npminstall编译和热重装以进行开发npmrunserve编译并最小化生产npmrunbuild整理和修复文件npmrunlint自定义配置请参阅。
2024/10/13 7:23:57 94KB Vue
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《视觉系统设计》
2024/9/27 1:03:41 7.86MB OpenCV
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本书是一部介绍机器人操作系统(机器人系统编程)的专业性读物。
全书内容包括ROS基础知识,操作系统以及相关代码、模拟器安装,导航与路径规划,语音识别与合成,机器人视觉系统与视觉组合,Dynamixel伺服机。
2024/6/21 9:12:47 38.11MB ros 机器人 中文版 入门
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基于HALCON实现双目立体视觉系统的介绍。
为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率提供参考。
2024/5/19 20:04:45 379KB 双目视觉 三维重建 立体匹配 HALCON
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡