《机器视觉算法与应用(双语版)》是一本关于机器视觉算法与应用的中英文对照版教材。是第一本有关机器视觉软件的教材，详细介绍了机器视觉的各种算法，以及有关这些算法的实际应用。《机器视觉算法与应用》(双语版)的三位作者在MVTec公司负责著名机器视觉算法软件包HALCON的研发工作，同时还在幕尼黑工业大学（TUM）担任客座学者从事机器视觉研究教学工作，具备深厚的理论功底和实战经验。作者在《机器视觉算法与应用(双语版)》中将自己十几年来积累下来的“实战”经验无保留地分享给大家。

《机器视觉理论、算法与实践(英文版·第3版)》是机器视觉课程的理想教材，作者清晰、系统地阐述了机器视觉的基本概念，介绍理论的基本元素的同时强调算法和实用设计的约束。书中阐述各个主题时，既阐述了基本算法，又介绍了数学工具。此外，《机器视觉理论、算法与实践(英文版·第3版)》还使用案例演示具体技术的应用，并阐明设计现实机器视觉系统的关键约束。 《机器视觉理论、算法与实践(英文版·第3版)》适合作为高等院校计算机及电子工程相关专业研究生的教材，更是从事机器视觉、计算机视觉和机器人领域研究的人员不可多得的技术参考书。

《机器视觉》系统地介绍了机器视觉的基础理论、方法及关键技术与实用算法，并给出了应用实例。《机器视觉》涉及机器视觉中的主要研究方向，主要内容包括空间几何变换与摄像机模型、视觉图像特征信息提取、摄像机标定、双目立体视觉、结构光三维视觉、其他三维视觉技术、多传感器三维视觉、运动视觉分析及小型构件内表面三维形貌视觉检测和天文导航两个应用实例。

《机器视觉》系统地介绍了机器视觉的基础理论、方法及关键技术与实用算法，并给出了应用实例。《机器视觉》涉及机器视觉中的主要研究方向，主要内容包括空间几何变换与摄像机模型、视觉图像特征信息提取、摄像机标定、双目立体视觉、结构光三维视觉、其他三维视觉技术、多传感器三维视觉、运动视觉分析及小型构件内表面三维形貌视觉检测和天文导航两个应用实例。

《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为Shape from X；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用；第9章为机器学习基础；第10章为机器学习在机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像超分辨率重建、图像去噪、目标跟踪、三维重建等方面的应用。

本书内容共8章。第1章为绪论，主要包括机器视觉、机器视觉研究的任务、基本内容、应用领域与困难、马尔视觉理论和机器视觉与计算成像。第2章为相机成像与标定，包括射影几何与几何变换、相机标定基础、相机标定方法、相机标定的MATLAB与OpenCV实现、圆形板标定方法和单相机与光源系统标定等。第3章为双目立体视觉，包括双目立体视觉原理及系统、图像特征点、立体匹配等内容。第4章为面结构光三维视觉，包括单幅相位提取方法和多幅相位提取方法等内容。第5章为线结构光三维测量，主要包括线结构光提取、单目与双目线结构光测量原理和三维人体扫描等内容。第6章为深度相机三维测量，主要包括飞行时间测量方法、散斑结构光测量方法、激光雷达测量方法和视觉SLAM等内容。第7章为三维形状恢复方法，主要包括光度立体、从明暗恢复形状等。第8章为机器视觉案例应用，主要包括Open3D应用案例、智能车道线检测、三维机器视觉引导机器人打磨抛光等内容。 本书基础理论知识覆盖面较全，讲解过程深入浅出，可以促进学生对机器视觉知识的理解和学习；本书大部分章节都配有应用案例，包括案例的分析过程，实验设置、实验数据或程序代码及运行结果，引导读者进行机器视觉技术实际工程能力的锻炼及开拓创新意识的培养；提供完整源代码电子资源，对从事机器视觉领域项目开发的读者具有很好的参考价值；融入了科技创新、文化自信、爱国主义等思政元素，全方位培养学生的家国情怀。 本书总结了机器视觉领域中先进的理论和算法，对工程应用系统的综合分析很有借鉴意义。可作为人工智能、控制科学与工程、计算机科学与技术、通信与信息工程、电子科学与技术、生物医学工程等相关专业本科生和研究生的教材，也可供从事计算机视觉、模式识别等相关领域的科技工作者和工程技术人员参考。 本书是新形态教材，读者可通过扫描书中二维码观看相关知识点和授课视频。同时，本书配有电子教案、教学大纲及习题参考答案等资源，需要的读者可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载使用，或联系编辑索取（微信13146070618，电话010-88379739）。

本书介绍了机器视觉的基本理论，内容涵盖视觉系统的构成、标定和视觉测量、检测。本书将理论与实践密切结合，不仅以简明方式提供了理论综述和数学背景，还基于作者多年项目经验，提供了面向问题的算法设计过程，同时穿插了数值优化的编程技术。本书通过具体案例的应用实践，加深读者对相关方法的理解，提高灵活运用和解决实际问题的能力。

随着经济水平和科学技术的不断提高，在工业制造的各行各业中逐渐使用机器视觉技术取代人工，提高生产效率并保证产品质量。由于机器视觉所具有的高效率和高精度优势，以及现代工厂对产品质量记录及可追溯性的需求，机器视觉的发展已经成为一个必然趋势，是人工智能产业中不可或缺的重要一环。 本书从基础、认知、入门、进阶和实战五大模块，结合18个相应的任务，以任务实操的形式，由浅入深详细展示了机器视觉的多项功能。每个任务都设置了任务背景、能力目标、知识准备、任务实操、相关知识、思考与练习环节，实操流程清晰细致，读者能够跟着流程进行实操。具有操作性强、实用性强等特点。

本书介绍了机器视觉的基本理论，内容涵盖视觉系统的构成、标定和视觉测量、检测。本书将理论与实践密切结合，不仅以简明方式提供了理论综述和数学背景，还基于作者多年项目经验，提供了面向问题的算法设计过程，同时穿插了数值优化的编程技术。本书通过具体案例的应用实践，加深读者对相关方法的理解，提高灵活运用和解决实际问题的能力。

本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上，重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用，有较强的参考价值。本书具体内容包括：数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。