具体描述
《21世纪高职高专艺术设计类专业规划教材•Flash动画设计标准教程》从一个Flash动画制作初学者的角度出发，全面详细地介绍了Flash的基础知识及应用技巧。全书分为11章，深入浅出地讲解了Flash Professional 8入门基础知识、创建和编辑图形图像的方法、文本的创建和编辑、元件和库的使用、基本动画的制作、动画制作技巧与提高、动画中的音频和视频、ActionScript基础知识、交互组件与模板的应用、动画后期制作与发布、Hash动画制作综合实例。另外，在出版社的网站上有该书丰富的电子资源，包括每个实例的源文件、发布文件及素材，电子课件和大量精彩的动画作品。
计算机视觉基础与应用 本书系统阐述了计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书内容围绕如何使计算机“看懂”和“理解”图像与视频展开，旨在为读者构建一个坚实的理论基础和丰富的实践经验。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分首先从数字图像的本质入手，深入剖析了图像的获取、表示和量化过程，包括像素模型、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换与特性。随后，详细介绍了图像处理的基础技术，这些是后续高级分析的基石。 图像增强： 涵盖空间域和频率域的增强技术。在空间域，重点讲解了直方图均衡化、对比度拉伸、以及各种平滑（均值滤波、高斯滤波）和锐化（拉普拉斯算子、Sobel/Prewitt算子）滤波器的原理与实现。在频率域，则介绍了傅里叶变换在图像去噪和周期性噪声抑制中的应用，包括理想低通/高通滤波器和Butterworth滤波器的设计。 形态学处理： 阐述了基于集合论的图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。深入探讨了这些操作在边界提取、空洞填充、细化、骨架化以及噪声去除中的具体作用。 图像分割基础： 介绍了传统分割方法，如基于阈值的分割（Otsu's方法）、区域生长法、以及边缘检测技术（Canny算子、多尺度边缘检测）。 第二部分：特征提取与描述 特征是机器理解图像的关键桥梁。本部分致力于介绍如何从原始像素数据中提取出具有鲁棒性和区分度的信息。 经典特征点检测与描述： 详细讲解了 Harris 角点检测、FAST 角点检测的原理。随后，深入分析了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的构造过程，包括尺度空间构建、方向分配、描述子生成及其几何不变性。还介绍了定向梯度直方图（HOG）在行人检测中的应用。 纹理与形状描述： 探讨了描述图像内容的复杂方式。纹理方面，介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其统计特征（对比度、能量、熵）。形状描述则侧重于轮廓表示法（如傅里叶描述子）和基于矩的描述符。 第三部分：几何变换与三维重建 理解图像的几何关系是进行三维感知和机器人导航的前提。 图像配准与几何变换： 讲解了仿射变换和透视变换的原理，如何通过控制点确定变换矩阵，并应用于图像校正和拼接。 相机模型与标定： 详细介绍了小孔相机模型（内参、外参），并提供了单相机和双目相机的精确标定方法（如张氏标定法），以消除镜头畸变并获取准确的外部环境信息。 立体视觉与深度感知： 深入探讨了双目视觉的基本原理，包括视差计算、极线约束和BM/SGM等经典匹配算法。最终目标是实现从二维图像到三维场景的深度图生成。 第四部分：经典模式识别与机器学习方法 本部分将视觉信息转化为可供决策的分类结果，主要关注传统的分类算法在视觉任务中的应用。 分类器基础： 介绍了支持向量机（SVM）在线性与非线性分类问题中的应用，以及K近邻（KNN）算法的优缺点。 降维技术： 阐述了主成分分析（PCA）在特征空间压缩和去噪中的作用，以及如何用于高维视觉特征的可视化。 跟踪算法： 介绍了基于模板匹配、光流法（Lucas-Kanade）和卡尔曼滤波的经典目标跟踪技术，用于连续帧之间的物体运动估计。 第五部分：深度学习在视觉中的革新 随着计算能力的提升，深度学习已成为当代计算机视觉的主流范式。本部分着重于卷积神经网络（CNN）的架构与应用。 卷积神经网络原理： 详细解释了卷积层、池化层、激活函数的数学原理，以及反向传播和优化器（SGD, Adam）在训练过程中的作用。 经典网络架构： 系统梳理了里程碑式的网络结构，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接），分析了它们在提升模型深度和性能方面的创新点。 核心应用： 图像分类与识别： 使用预训练模型进行迁移学习，解决小样本分类问题。 目标检测： 深入讲解了两阶段（R-CNN系列）和一阶段（YOLO、SSD）检测器的结构、锚框（Anchor Box）机制和损失函数设计。 语义分割与实例分割： 介绍了全卷积网络（FCN）、U-Net、DeepLab系列在像素级分类中的原理，以及Mask R-CNN在实例分割中的应用。 全书结合了大量的数学推导、算法伪代码和实际编程示例（使用Python及其相关库如OpenCV、PyTorch），力求理论与实践紧密结合，帮助读者不仅理解“如何做”，更理解“为什么这样做”。
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