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坦白说，我之前对LabVIEW的印象停留在自动化测试和仪器控制领域，对于它能否胜任图像处理和机器视觉这样相对“软”的学科，我曾抱有一丝疑虑。然而，这本书彻底打消了我的顾虑。作者从一开始就清晰地阐述了LabVIEW在图像处理领域的强大潜力和丰富资源，并通过一个又一个精心设计的案例，展示了如何利用LabVIEW强大的图形化编程环境，高效地实现复杂的图像分析任务。书中对LabVIEW的IMAQ Vision模块的讲解尤其详尽，从基本的图像读写、颜色空间转换，到边缘检测、形态学操作，再到更高级的目标识别和测量，几乎涵盖了日常工作中可能遇到的所有关键技术点。最令我印象深刻的是，作者在讲解每个LabVIEW VI（Virtual Instrument）时，都给出了详细的参数解释和用法说明，并且附上了清晰的接线图和程序流程图。这使得我即使对某个特定的VI不熟悉，也能通过阅读说明快速理解其功能和实现原理。而且，书中还穿插了一些利用LabVIEW与硬件设备（如工业相机）进行接口交互的介绍，这对于那些希望将图像处理技术实际应用于工业生产和科研项目的读者来说，无疑是极其宝贵的财富。这本书让我看到了LabVIEW在机器视觉领域广阔的应用前景，也激发了我更深入地探索和学习的决心。
评分这本书的价值绝不仅仅局限于提供一套LabVIEW的实现方法，它更像是一本引导读者进入机器视觉殿堂的“百科全书”。从基础的像素操作到复杂的场景理解，作者以一种循序渐进的方式，系统地构建起读者的知识体系。书中不仅涵盖了常见的图像滤波、边缘检测、阈值分割等技术，还深入探讨了形态学处理、纹理分析、颜色分析等高级主题。特别是关于图像识别和目标检测的部分，作者介绍了多种主流的算法，并详细说明了如何在LabVIEW中实现这些算法，以及如何优化它们的性能。我特别喜欢书中关于“模板匹配”和“特征匹配”章节的讲解，作者通过生动的图示和详细的步骤，让我清晰地理解了这些算法的工作原理，并能够快速地在LabVIEW中搭建出相应的应用。此外，书中还对一些常见的机器视觉应用场景进行了案例分析，例如产品缺陷检测、尺寸测量、条码识别等，这些案例的引入，不仅让我看到了图像处理技术的实际价值，也为我未来的项目开发提供了宝贵的思路和灵感。
评分这本书的出现，对于我这样在工业自动化领域摸索的工程师来说，无疑是一场及时雨。过去，在项目中遇到需要图像处理或机器视觉的环节，我常常会感到力不从心，要么需要投入大量时间去学习C++或Python等开发语言，要么就只能依赖昂贵的第三方专业软件。而这本书的出现，提供了一个全新的解决方案。它充分发挥了LabVIEW图形化编程的优势，将复杂的图像处理算法封装成易于调用的模块，使得工程师能够快速地搭建出功能强大的机器视觉系统。书中关于机器视觉系统中常见问题的分析和解决思路，也为我提供了许多宝贵的经验。例如，在处理光照不均的图像时，作者提供了多种光照补偿的方法，并给出了相应的LabVIEW实现；在处理运动模糊的图像时，作者也介绍了去模糊的常用技术。这些实用的技巧和解决方案，极大地节省了我项目开发的时间和精力，也让我能够更专注于核心的业务逻辑。
评分本书在理论深度和实践广度上取得了令人赞叹的平衡。作者并未因侧重LabVIEW实现而牺牲理论基础的讲解，相反，在涉及图像处理的每一个核心概念时，都能看到严谨的数学推导和清晰的原理剖析。例如，在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时，作者不仅给出了LabVIEW中实现傅里叶变换的VI，还详细解释了其背后的数学原理，以及如何通过调整参数来达到预期的滤波效果。对于机器视觉中的一些关键算法，如SIFT、SURF等特征点提取和匹配算法，作者也进行了深入浅出的介绍，并提供了相应的LabVIEW实现示例。这些示例不仅是代码的堆砌，更重要的是，它们背后都蕴含着作者对算法的深刻理解和对LabVIEW编程的独到见解。书中还涉及到了一些关于相机标定、立体视觉和三维重建的内容，这些都是机器视觉领域的重要组成部分，作者将其有机地融入到LabVIEW的实现框架中，使得这些相对复杂的概念也变得触手可及。阅读过程中，我常常会停下来，反复揣摩作者对某个算法的讲解，并尝试在LabVIEW环境中进行修改和实验，这种主动的学习过程，让我对图像处理的理解更加深入和牢固。
评分这本书的封面设计，初见时就散发着一股专业而扎实的科技气息，让我立刻产生了想要一探究竟的冲动。封面上那幅由线条和点组成的抽象图像，仿佛预示着书中即将展开的图像世界的奥秘，色彩的搭配也恰到好处，既不失严谨，又带有一丝艺术的韵味。翻开书页，扑面而来的是一种严谨而清晰的排版风格，字体大小适中，段落划分合理，即使是初次接触图像处理的读者，也能迅速找到阅读的节奏。书中每一章的标题都精准地概括了其核心内容，从基础的图像采集到复杂的机器视觉应用，循序渐进，逻辑性极强。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的方式，不是简单地罗列定义，而是通过生动形象的比喻和实际应用场景的描绘，让抽象的理论变得鲜活易懂。例如，在讲解图像增强时，作者没有止步于各种算法的公式推导，而是深入剖析了不同算法在实际应用中的优缺点，并提供了大量的LabVIEW实现示例，让我能亲手操作，直观地感受算法的效果。这种理论与实践紧密结合的编写方式，极大地降低了学习门槛，也让我对图像处理不再感到遥不可及。整本书的语言风格流畅而不失严谨，既有科学的精确性，又不乏人文的温度，使得阅读过程成为一种享受，而不是枯燥的任务。
评分这本书的结构设计堪称典范。它不是简单地罗列各种图像处理技术，而是将它们有机地组织成一个个解决实际问题的流程。从图像的采集、预处理，到特征提取、目标识别，再到最终的决策和输出，每个环节都衔接得天衣无缝。作者在讲解每一个模块时，都会强调其在整个流程中的作用，以及与其他模块之间的关系。这使得读者在学习过程中，能够建立起一个完整的机器视觉系统的概念模型，而不是孤立地学习单个的技术点。我尤其赞赏书中关于“相机标定”和“镜头畸变校正”部分的讲解，这些内容对于进行精确测量和三维重建至关重要，而作者将其清晰地融入到LabVIEW的实现流程中，让我能够理解其重要性并学会如何操作。书中还包含了一些关于图像序列分析和视频处理的内容，这为理解动态场景下的机器视觉应用提供了很好的基础。
评分这本书的语言风格非常独特，既有科学论文的严谨，又不乏技术教程的实用性。作者善于用生动形象的比喻来解释抽象的概念，例如，在讲解“滤波”时，他将其比作“给图像做‘瘦身’或‘美颜’”，这种生动有趣的描述，让我在轻松愉快的氛围中掌握了知识。同时，书中又充满了大量的专业术语和技术细节，这保证了知识的准确性和深度。对于LabVIEW的使用，作者也进行了详尽的介绍，从基本的GUI设计到复杂的程序结构，都给出了详细的指导。我特别欣赏书中关于“结构化子VI”和“状态机”的讲解，这些设计模式在LabVIEW开发中非常重要，能够帮助我们构建出更加健壮和易于维护的程序。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心细致地引导我一步步走进图像处理和机器视觉的奇妙世界。
评分读完这本书，我最大的感受就是“豁然开朗”。之前对于图像处理和机器视觉的一些模糊概念，在这本书的引导下变得清晰明了。作者在讲解过程中，不仅仅是罗列算法和代码，更重要的是，他分享了许多宝贵的实践经验和工程思维。例如，在处理实际图像时，我们常常会遇到各种噪声、光照变化、遮挡等问题，这本书中提供了多种应对这些问题的策略，并给出了相应的LabVIEW实现。作者还强调了“调试”在图像处理过程中的重要性，并介绍了一些常用的调试技巧。这些细节之处，恰恰体现了作者深厚的工程功底和丰富的实战经验。我尤其喜欢书中关于“性能优化”的章节，作者介绍了如何通过选择合适的算法、优化LabVIEW程序结构来提高图像处理的速度，这对于实时性要求较高的应用场景来说，具有非常重要的指导意义。
评分这本书最大的亮点在于其“实例驱动”的学习模式。作者并没有空泛地讲解理论，而是将每一个重要的图像处理和机器视觉概念，都通过一个具体的LabVIEW实例来呈现。这意味着读者在学习过程中，不仅能够理解理论，更能立刻动手实践，看到理论转化为实际应用的过程。我印象最深刻的是书中关于“目标跟踪”的案例，作者利用LabVIEW实现了一个简单的目标跟踪系统，通过鼠标点击即可锁定目标并进行跟踪，这让我直观地感受到了机器视觉的强大魅力。书中还包含了一些关于“图像配准”和“全景拼接”的实例，这些都是在图像融合和场景重建中非常重要的技术，通过书中提供的LabVIEW程序，我能够轻松地实现这些复杂的任务，并对其背后的原理有了更深刻的理解。这本书就像一本“实践手册”，让我能够快速地将所学知识应用于实际项目中。
评分作为一个对机器视觉充满好奇的学生，我曾尝试过阅读一些关于图像处理的经典教材，但往往因为理论过于深奥而望而却步。这本书则以一种更加亲和的方式，将复杂的概念变得易于理解。作者在讲解每一个算法时，都会先用通俗易懂的语言进行描述，然后辅以清晰的图示和LabVIEW的实际操作演示，让我能够直观地感受到算法的效果。我特别欣赏书中关于“二值化”和“连通分量分析”的讲解，作者通过一个简单的实例，将这些基础但关键的技术点讲得透彻明白，让我能够迅速掌握如何从图像中提取有用的信息。书中还包含了一些关于图像测量和几何变换的内容，这些对于理解物体的形状、大小和位置至关重要。通过书中提供的LabVIEW VI，我能够轻松地实现各种测量任务，并对图像进行缩放、旋转、平移等操作，这对我理解三维空间和物体姿态的感知有了更深的认识。
评分快速阅读看完了，跳过了LabVIEW的部分。算是补一下传统机器视觉的课。 居然定价169元。
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