具体描述
《详解AutoCAD2010电气设计》重点介绍了AutoCAD 2010中文版在电气设计中的应用方法与技巧。全书分为11章，分别介绍了AutoCAD 2010入门，电气图制图规则和表示方法，电力电气工程图设计，电子线路图的设计，控制电气工程图设计，通信工程图设计，机械电气设计，建筑电气设计、独立别墅电气照明工程图设计、独立别墅防雷接地上程图设计和独立别墅弱电工程图设计等。《详解AutoCAD2010电气设计》全面介绍了各种电气工程图的设计方法与技巧。在介绍的过程中，注意由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，作者根据自己多年的经验及学习的通常心理，及时给出总结和相关提示，帮助读者及时快捷地掌握所学知识-全书解说翔实，图文并茂，语言简洁，思路清晰。
《详解AutoCAD2010电气设计》可以作为电气设计初学者的入门教材，也可作为电气工程技术人员的参考工具书。
计算机视觉：从基础理论到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计算机视觉领域导论，内容涵盖从经典算法到当前最热门的深度学习技术的演进历程与核心原理。本书尤其注重理论与实践的紧密结合，帮助读者建立扎实的数学基础，并掌握使用主流工具包（如OpenCV、TensorFlow/PyTorch）进行实际项目开发的技能。 --- 第一部分：视觉基础与图像处理的基石 第1章：视觉感知的生物学基础与机器视觉的起源 本章将探讨人类视觉系统的基本工作原理，包括眼睛的结构、视网膜上的光信号转换，以及大脑皮层的初步处理机制。在此基础上，我们将引入机器视觉的概念，对比人眼与摄像机的工作差异，并梳理计算机视觉学科自20世纪60年代以来的发展脉络。重点介绍早期机器视觉系统在工业检测、测量中的应用案例。 第2章：数字图像的数学表示与处理基础 深入探讨数字图像的数学模型，包括像素、灰度级、色彩空间（RGB、HSV、Lab）的转换与量化。详细阐述图像的离散化、采样与量化过程中引入的误差。本章核心讲解线性与非线性滤波技术，如高斯平滑、中值滤波在降噪中的应用，并引入傅里叶变换在图像频域分析中的作用。 第3章：图像增强与形态学操作 本章聚焦于如何改善图像质量以利于后续分析。讲解点运算（如直方图均衡化、对比度拉伸）的原理与实现。深入介绍数字形态学（Mathematical Morphology）的核心概念，包括腐蚀、膨胀、开运算与闭运算。讨论形态学在目标物体边界提取、孔洞填充等方面的经典应用。 第4章：边缘检测与特征提取的经典方法 边缘是图像中最关键的结构信息之一。本章详细剖析经典边缘检测算子，包括Sobel、Prewitt、Roberts算子，并着重讲解Canny边缘检测算法的完整流程（降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理）。随后，转向特征点检测，介绍Harris角点检测器的原理，以及尺度空间理论的引入，为后续的尺度不变特征（如SIFT、SURF）打下基础。 --- 第二部分：几何视觉与三维重建 第5章：相机模型与几何变换 理解图像是如何从三维世界中投影到二维传感器上的，是几何视觉的核心。本章详细介绍针孔相机模型，推导内参矩阵和外参矩阵。深入探讨透视变换（Homography）的概念，以及如何利用已知几何关系（如平行线在图像中的汇聚现象）进行校正。 第6章：立体视觉与深度感知 本章探讨如何从多视角图像中恢复场景的深度信息。详细介绍双目视觉系统的基本原理，包括视差（Disparity）的定义。深入讲解立体匹配算法，从早期的块匹配法（Block Matching）到更精细的能量最小化方法（如Graph Cut）。最后，介绍如何利用视差图重建场景的三维点云。 第7章：运动恢复结构（SfM）与SLAM概述 介绍运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的基本流程，即如何从一系列不同视角的二维图像中同时估计出相机的运动轨迹和场景的三维结构。对同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）进行高层次的介绍，区分基于特征点和基于视觉里程计（Visual Odometry）的方法，并简要提及Lidar在融合中的作用。 --- 第三部分：基于深度学习的视觉革命 第8章：人工神经网络与卷积神经网络（CNN）基础 本部分开始进入深度学习范畴。首先回顾神经网络的基本结构（神经元模型、激活函数、前向传播）。重点讲解卷积层、池化层（Pooling）的工作机制，以及反向传播与优化器（SGD, Adam）的原理。介绍LeNet、AlexNet、VGG等早期里程碑式的CNN架构及其对图像识别的突破。 第9章：目标检测的核心算法 目标检测是计算机视觉中最活跃的研究方向之一。本章分为两大类进行讲解： 1. 两阶段检测器： 深入分析R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），理解区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）的作用。 2. 一阶段检测器： 讲解YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的实时性优势，分析其如何在单个网络中同时完成定位和分类。 第10章：图像分割技术 区分语义分割、实例分割和全景分割。详细讲解全卷积网络（FCN）如何实现像素级别的分类。重点剖析U-Net架构在医学图像分割中的成功，以及Mask R-CNN如何在目标检测的基础上增加实例分割分支。讨论空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野中的应用。 第11章：视觉Transformer模型与前沿趋势 本章介绍视觉领域的新兴架构。探讨Transformer模型如何从自然语言处理领域迁移至视觉任务，重点讲解Vision Transformer (ViT) 的自注意力机制。最后，对生成模型（如GANs和Diffusion Models）在图像生成、超分辨率重建等任务中的最新进展进行综述。 --- 第四部分：应用与实践指南 第12章：OpenCV与Python实战 提供使用Python语言和OpenCV库进行计算机视觉开发的实践指南。涵盖图像的读取、写入、基础变换、轮廓发现与分析。通过具体的代码示例，演示如何使用OpenCV实现运动检测、简单的目标跟踪等经典任务。 第13章：模型部署与优化 讨论将训练好的深度学习模型应用于实际场景中的挑战。讲解模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等轻量化技术。介绍TensorRT、OpenVINO等推理优化引擎的基本使用方法，以及边缘设备（如Jetson系列）上的部署策略。 --- 总结： 本书内容涵盖了计算机视觉的理论基础、经典算法、几何重建技术，并系统地介绍了基于深度学习的现代视觉解决方案。它不仅是一本教科书，更是一本实战指南，旨在培养读者分析和解决复杂视觉问题的能力，为进一步研究或进入相关工业领域做好充分准备。 目标读者： 计算机科学、电子工程、自动化等专业的本科高年级学生及研究生；希望系统转型至AI视觉领域的软件工程师；从事机器视觉产品开发的工程师与研究人员。
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