本书概述了AR项目的前期策划、UI设计以及不同类型的模型、贴图和动画的制作等方法，整体上比较注重流程的讲解。 本书比较适合AR相关美术内容设计的初学者以及欲了解美术开发流程和工艺的AR应用程序开发者阅读，也适合有意接触AR领域的传统美术行业从业者使用。

本书从计算机视觉技术和增强现实的概述开始着笔，继而讨论增强现实理论基础，然后介绍增强现实系统，最后讨论增强现实行业应用及发展趋势。本书可作为高等院校计算机视觉或增强现实基础课程的参考教材，也可供有意从事AR相关行业的从业人员参考。

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本书介绍AR云端制作平台，具体内容包括：平台的概念、结构、功能原理，主要制作流程，AR场景制作，可使用的素材内容的规范标准，行业案例的制作方法，AR扩展接口标准等内容。为平台的使用者提供全面、详细的使用开发教程，并附有大量真实的案例，让读者了解并掌握如何用平台制作和开发AR。

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计算机视觉是目前研究最为活跃的领域之一，很多新的技术和方法在计算机视觉中得到了成功的应用。本书以计算机视觉相关技术和模型为主线，讨论当前这个领域的传统技术和方法。全书共分9章。第1章介绍了人类视觉系统及其计算模型、JND模型和显著性模型。第2章介绍了图像的基本表示，以及底层特征，包括边缘、角点、几何形状的检测。第3章介绍了基本的色度学及颜色模型，并对图像形成过程进行了详细介绍。随后介绍了齐次坐标及坐标变换相关的知识，最后介绍了相机位置、方向和姿态估计。后几章分别对运动场与光流相关的基础和算法、应用进行了论述。第4章介绍了从图像序列中估计2D和3D运动。第5章介绍了差分运动分析及基于核函数的视觉跟踪。第6章介绍了蒙特卡洛罗运动分析。第7章介绍了铰链运动分析及人体姿态估计。第8章介绍了多目标跟踪算法。计算机视觉相关技术在实际生活中有着广泛的应用，并在最近几年取得巨大进展，尤其是深度学习技术的发展使更多人对计算机视觉领域产生了兴趣。本书可供计算机科学与技术、软件工程、多媒体处理和信号处理等领域中关注计算机视觉、图像处理、模式识别及其应用的工程技术人员和科研教学人员阅读，也可以作为研究生和大学高年级学生学习的教材和参考书。

本书系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、纹理特性分析、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动特性分析、景物识别、广义匹配、时空行为了解、场景解释及计算机视觉系统。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和练习题（为部分练习题提供了解答）。本书可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科大学本科或研究生的专业基础课教材，也可作为远程教育或继续教育中计算机应用、电子技术等专业的研究生课程教材，还可供涉及计算机视觉技术应用行业（如工业自动化、人机交互、办公自动化、视觉导航和机器人、安全监控、生物医学、遥感测绘、智能交通和军事公安等）的科技工作者自学及科研参考。

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。本书适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。

本书着眼于计算机视觉教学实践，系统地介绍了计算机视觉的基本内容及其代码实现。本书包含4个部分：第一部分为计算机视觉导论，带领读者初步了解计算机视觉。第二部分为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算 机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉算法原理与实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进计算机视觉的世界，让读者对计算机视觉的研究内容、基本原理有基本认识。本书适合对计算机视觉感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业计算机视觉课程的教材。

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。 第3版针对OpenCV最新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。