Pro/ENGINEERWildfire2.0基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:郭纪林

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2007-2

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115155191

丛书系列:

图书标签:

• Pro/ENGINEER
• Wildfire
• 2
• 0
• 机械设计
• CAD
• 教程
• 入门
• 软件操作
• 参数化建模
• 三维设计
• 工程图

好的，这是一本关于《数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践》的图书简介，旨在涵盖该领域的前沿技术与经典算法，与您提到的《Pro/ENGINEER Wildfire 2.0基础教程》完全不相干。 --- 图书简介：数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践 ISBN 暂定：978-7-XXXX-XXXX-X 页数：约 850 页 装帧：精装 内容概述 本教材系统性地梳理了数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）与计算机视觉（Computer Vision, CV）这两大紧密相连的技术领域，旨在为读者提供一个从基础数学原理到前沿深度学习应用的全面知识体系。本书不仅注重理论的严谨性，更强调其实际操作与工程实现能力，确保读者能够掌握将理论知识转化为高效视觉系统的关键技术。 全书共分为六个主要部分，结构清晰，逻辑递进，适合作为高等院校研究生、高年级本科生课程教材，以及从事图像识别、机器人视觉、自动驾驶、医学影像分析等领域工作的工程师和研究人员的参考用书。 第一部分：图像基础与信号处理原理（奠定理论基石） 本部分重点回顾了图像作为二维信号所必需的数学和概率基础。 1. 图像表示与采样： 详细阐述了连续图像到离散数字图像的转换过程，包括采样定理（如Nyquist-Shannon采样定理）在图像退化中的作用。探讨了量化误差、灰度级和彩色模型的表示（RGB, CMY, HSV/HSL）。 2. 图像变换基础： 深入讲解了傅里叶变换（2D DFT）及其在频域分析中的应用，包括卷积定理、频谱分析和周期性噪声的去除方法。此外，还引入了离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）的初步概念，为后续的图像压缩和去噪打下基础。 3. 随机过程与图像噪声模型： 分析了常见的图像噪声类型（高斯白噪声、椒盐噪声、泊松噪声）的统计特性，并介绍了评估图像质量的客观指标（如PSNR, SSIM）。 第二部分：经典图像增强与复原（细节的雕琢） 本部分专注于如何改善图像质量，使其更适合后续的分析和理解。 1. 空间域增强技术： 详细介绍了点处理技术（如灰度拉伸、伽马校正）和邻域处理技术。重点剖析了直方图均衡化（HE）及其自适应改进（如CLAHE）的数学原理和实现细节。 2. 空域滤波： 深入讨论了线性空间滤波（均值滤波、高斯滤波）和非线性空间滤波（中值滤波、双边滤波）。特别对比了它们在平滑、锐化（拉普拉斯、Sobel算子）中的性能差异。 3. 图像复原（Inverse Problems）： 从点扩散函数（PSF）和卷积模型出发，系统介绍了图像模糊的逆过程。详述了逆滤波、维纳滤波（Wiener Filter）的最小均方误差（MMSE）准则，以及盲解卷积（Blind Deconvolution）的挑战。 第三部分：图像分割与特征提取（结构化信息获取） 分割是将图像划分为有意义区域的关键步骤，是计算机视觉任务的起点。 1. 基于阈值的分割： 详尽讲解了全局阈值法（如Otsu's method）和局部阈值的原理，并讨论了多阈值分割的实现。 2. 基于区域和边缘的分割： 阐述了区域生长法、分水岭算法（Watershed Transform）的原理及过分割问题。在边缘检测方面，不仅涵盖了Canny边缘检测器的五个步骤，还讨论了边缘链码和轮廓表示。 3. 形态学图像处理： 覆盖了基本的形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），并展示了如何利用这些操作进行边界提取、孔洞填充和骨架化。 4. 经典特征描述子： 介绍了一系列经典的局部特征描述子，包括SIFT、SURF、HOG（用于行人检测）的生成流程和应用场景。 第四部分：多视图几何与三维重建基础（迈向三维世界） 此部分是连接二维图像信息与真实三维世界的桥梁，对机器人学和AR/VR至关重要。 1. 相机几何模型： 详细推导了小孔成像模型（Pinhole Model）的内参矩阵（Intrinsic）和外参矩阵（Extrinsic），解释了畸变校正的必要性。 2. 立体视觉与深度感知： 深入探讨了双目视觉的基本原理，包括对极几何（Epipolar Geometry）、本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的计算。重点讲解了匹配策略，如块匹配（Block Matching）和半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）。 3. 几何变换与配准： 讨论了单应性矩阵（Homography）在图像拼接和校正中的应用，以及如何利用RANSAC等鲁棒估计方法从噪声数据中准确计算几何变换参数。 第五部分：机器学习在视觉中的应用（从手工特征到自动学习） 本部分开始转向现代计算机视觉的核心——基于机器学习的方法，为深度学习做过渡。 1. 传统分类器回顾： 简要回顾了支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）在特征分类中的应用。 2. 稀疏表示与字典学习： 介绍了过完备字典的概念，以及K-SVD等算法在图像去噪和压缩感知中的应用潜力。 3. 贝叶斯分类器与马尔可夫随机场（MRF）： 探讨了MRF在图像分割和纹理建模中的迭代优化方法。 第六部分：深度学习驱动的现代视觉系统（前沿实践） 本部分是本书的重点和难点，全面覆盖了当前最热门的卷积神经网络（CNN）架构及其在视觉任务中的应用。 1. CNN核心原理： 详细解释了卷积层、池化层、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的工作机制，以及反向传播与优化器（SGD, Adam）的原理。 2. 经典CNN架构： 系统性地分析了AlexNet、VGG、GoogLeNet (Inception)、ResNet、DenseNet等里程碑式网络的设计思想、参数数量和计算效率的权衡。 3. 主流视觉任务的实现： 目标检测： 深入讲解了两阶段（R-CNN系列）和一阶段（YOLO, SSD）检测器的演进，及其速度与精度的平衡点。 语义与实例分割： 探讨了FCN、U-Net（在医学影像中的应用）、Mask R-CNN等架构的核心创新。 生成模型初步： 简要介绍了生成对抗网络（GAN）的基本结构（Generator和Discriminator）及其在图像修复和超分辨率中的潜力。 4. 迁移学习与模型微调： 提供了在资源受限情况下，利用预训练模型进行高效任务迁移的实践指南。 实践导向与工具链 本书的代码实现主要基于 Python 语言，并广泛使用 OpenCV 库进行传统算法演示，使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架实现深度学习模型。每章后都附有详尽的“工程实践”环节，包含可复现的代码示例和数据可视化说明，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《Pro/ENGINEER Wildfire 2.0 基础教程》的上市，对于我们这些身处设计一线的工程师来说，简直就像是久旱逢甘霖。我记得我刚开始接触Pro/E的时候，那会儿的版本操作逻辑还比较晦涩，很多基础概念都需要靠反复摸索和查阅零散的英文资料才能理解，效率低得让人抓狂。这套教程的出现，彻底改变了我的学习路径。它不仅仅是简单地罗列了软件界面和基本命令，更重要的是，它以一种非常系统化的方式，将三维建模的核心思想贯穿始终。例如，在讲解草图绘制模块时，作者没有直接跳到复杂的拉伸或旋转特征，而是花了大量的篇幅去讨论约束条件的优先级和几何关系的内在逻辑，这对于建立正确的“设计意图”至关重要。我尤其欣赏它对“特征驱动设计”理念的深入剖析，不同于其他教程只停留在“如何画”的层面，这本书更强调“为何要这样画”。当我们试图去修改一个先前创建的复杂零件时，能够迅速定位到是哪个特征出了问题，而不是像过去那样不得不从头开始重做，这种设计哲学的转变，极大地提升了我后续项目的迭代速度。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感触是它不仅教会了我“如何使用Pro/E Wildfire 2.0”，更重要的是，它在我脑海中构建了一个完整且严谨的“三维数字样件”的思维模型。它不仅仅是一本软件操作手册的堆砌，更像是一份软件哲学和工程实践的结合体。与其他市面上充斥的、侧重于软件界面截图和快捷键罗列的“速查手册”相比，这本书的价值在于其“深度和广度”的完美平衡。它既能让零基础的新手快速上手，建立对软件的基本认知，又能为有一定基础的设计人员提供深化理解和优化工作流程的理论支撑。举个例子，书中关于“零件装配体中的干涉检测与柔性约束”部分的论述，远超出了基础教程的范畴，它引导读者去思考产品在实际运行中的动态行为，而非仅仅停留在静态的模型构建上。这种前瞻性的教学视角，让这本书的生命力远远超过了软件版本的迭代周期，它所传授的设计思想是永恒的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构简直是为自学者量身定制的，逻辑链条清晰得让人佩服。很多技术手册的毛病在于，它假设你已经具备了一定的工程背景，或者对软件的整体框架有所了解，所以开篇往往就显得高深莫测，让人望而生畏。然而，这本《基础教程》的开篇部分，作者显然是花了很多心思去“降低门槛”。它从最基础的“零件坐标系建立”开始讲起，并且非常耐心地解释了为什么需要建立不同的基准面，以及这些基准面是如何影响后续特征的定位和参数化的。更绝妙的是，它在每完成一个基础模块的学习后，都会穿插一个“小型综合练习”，这个练习恰好能用到前面学到的所有知识点，但难度又不会陡增，这种螺旋上升的学习节奏，让知识点的吸收变得非常扎实，不会出现“学了后面忘了前面”的窘境。我以前买过好几本CAD教程，通常学到一半就因为内容太跳跃而放弃了，但跟着这本书的节奏走下来，感觉每一步都走得很踏实，信心也跟着一点点建立起来了。

评分☆☆☆☆☆

我个人对这本书中关于“参数化与工程图”部分的讲解留下了极其深刻的印象，这部分内容往往是衡量一本CAD教程是否真正面向工程应用的关键。很多基础教程在讲完三维建模后，就草草带过工程图模块，给人一种“三维搭好就行了，图纸只是个附属品”的错觉。但在这本书里，作者将工程图的创建视为三维设计成果落地的最后一道关卡，给予了足够的重视。它详尽地说明了如何高效地生成主视图、剖视图、局部放大图，更重要的是，它详细解释了如何利用注释、符号和基准特征来准确地传达设计意图和公差要求。特别是关于“设计意图管理”（Design Intent Management）的讨论，书中强调了通过“父子关系”的设置来确保当零件模型发生修改时，相关的工程视图能够自动、正确地更新，这对于避免因版本迭代而产生图纸错误至关重要。这套系统的训练，让我从一个只会“画图”的操作员，逐渐转变为一个懂得“设计表达”的工程师。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我翻开这本书的时候，最大的感受就是其内容的详实程度超出了我的预期，尤其是在对那些初学者经常感到困惑的“疑难杂症”的处理上，简直是教科书级别的细致入微。比如，在处理曲面造型这一块，很多教程往往只是草草带过，简单展示一下“拉伸曲面”或“扫描曲面”的按钮在哪里，然后就结束了。但这本书不一样，它用整整一个章节的篇幅，深入探讨了曲面光顺性（Continuity）的概念，区分了G0、G1、G2之间的微妙差异，甚至还配有大量的对比图例，直观地展示了不同光顺级别在最终产品外观质感上的巨大影响。我记得我当时手头正在做一个需要高精度外壳的私活项目，原先总是因为曲面连接处出现“褶皱”而焦头烂额，用了书里提到的“曲面修剪和缝合”的高级技巧后，问题迎刃而解。这种处理复杂工程问题的深度，让我感觉这不仅仅是一本入门指南，更像是一本可以放在手边随时翻阅的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆