第一部分 視頻圖像技術(shù)原理與設(shè)備操作
第1章 視頻采集 2
1.1 學(xué)習(xí)目的 2
1.2 實踐內(nèi)容 2
1.3 準(zhǔn)備材料 2
1.4 預(yù)備知識 3
1.4.1 視頻圖像技術(shù)概述 3
1.4.2 光源 7
1.4.3 鏡頭 10
1.4.4 圖像補償與降噪 11
1.4.5 攝像機類型 13
1.4.6 數(shù)字示波器 14
1.5 實施步驟 15
1.5.1 觀察攝像機的外觀、形狀、接口，了解其功能 15
1.5.2 連接設(shè)備，采集視頻 15
1.5.3 觀察鏡頭參數(shù)變化的成像效果 16
1.5.4 觀察光照條件變化的成像效果 16
1.5.5 觀察不同類型攝像機的成像效果 16
1.5.6 調(diào)整攝像機參數(shù)，觀察視頻效果 16
1.5.7 利用示波器觀察視頻信號 17
第2章 視頻傳輸 18
2.1 學(xué)習(xí)目的 18
2.2 實踐內(nèi)容 18
2.3 準(zhǔn)備材料 18
2.4 預(yù)備知識 19
2.4.1 傳輸介質(zhì) 19
2.4.2 視頻雙絞線傳輸器 21
2.4.3 視頻光端機 22
2.4.4 交換機和網(wǎng)絡(luò)視頻適配器 22
2.4.5 無線網(wǎng)橋 23
2.4.6 PoE供電 23
2.4.7 網(wǎng)絡(luò)損傷儀 24
2.5 實施步驟 24
2.5.1 同軸電纜和雙絞器傳輸 24
2.5.2 交換機傳輸 24
2.5.3 無線網(wǎng)橋傳輸 27
2.5.4 網(wǎng)絡(luò)損傷環(huán)境下不同編碼方式的傳輸 28
第3章 視頻存儲 30
3.1 學(xué)習(xí)目的 30
3.2 實踐內(nèi)容 30
3.3 準(zhǔn)備材料 30
3.4 預(yù)備知識 31
3.4.1 數(shù)字存儲技術(shù) 31
3.4.2 RAID技術(shù) 34
3.4.3 云存儲 39
3.5 實施步驟 40
3.5.1 高清硬盤錄像機多路視頻輸入 40
3.5.2 高清硬盤錄像機抓拍畫面 41
3.5.3 高清硬盤錄像機錄像存儲 41
3.5.4 高清硬盤錄像機錄像回放 42
3.5.5 高清硬盤錄像機錄像文件導(dǎo)出 43
3.5.6 遠(yuǎn)程登錄網(wǎng)絡(luò)錄像機 44
3.5.7 設(shè)置RAID功能 45
3.5.8 云存儲設(shè)備的基本操作 46
第4章 視頻顯示 47
4.1 學(xué)習(xí)目的 47
4.2 實踐內(nèi)容 47
4.3 準(zhǔn)備材料 47
4.4 預(yù)備知識 48
4.4.1 顯示器的類型 48
4.4.2 液晶顯示器 49
4.4.3 顯示器的技術(shù)參數(shù) 51
4.4.4 顯示器的常用接口 52
4.4.5 分辨率 54
4.5 實施步驟 56
4.5.1 觀察多種顯示器的外觀 56
4.5.2 熟悉信號輸入接口 56
4.5.3 更改液晶顯示器的參數(shù) 57
第5章 中心與云臺控制 58
5.1 學(xué)習(xí)目的 58
5.2 實踐內(nèi)容 58
5.3 準(zhǔn)備材料 58
5.4 預(yù)備知識 59
5.4.1 中心控制設(shè)備 59
5.4.2 云臺 60
5.4.3 云臺控制協(xié)議 62
5.5 實施步驟 63
5.5.1 將多種視頻設(shè)備接入監(jiān)控中心，并控制視頻信號上電視墻 63
5.5.2 觀察攝像機云臺及接口 65
5.5.3 利用視頻監(jiān)控設(shè)備實現(xiàn)云臺控制 65
5.5.4 編程實現(xiàn)云臺控制（選做） 68
第6章 視頻監(jiān)控系統(tǒng) 69
6.1 學(xué)習(xí)目的 69
6.2 實踐內(nèi)容 69
6.3 準(zhǔn)備材料 69
6.4 預(yù)備知識 69
6.4.1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)介紹 69
6.4.2 視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案選型指導(dǎo) 72
6.5 實施步驟 76
6.5.1 不同視頻監(jiān)控系統(tǒng)的對比 76
6.5.2 室內(nèi)視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案設(shè)計 76
6.5.3 室內(nèi)視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案實現(xiàn) 76
6.5.4 室外視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案設(shè)計 76
6.5.5 室外視頻監(jiān)控系統(tǒng)方案實現(xiàn) 77
第7章 機器視覺 78
7.1 學(xué)習(xí)目的 78
7.2 實踐內(nèi)容 78
7.3 準(zhǔn)備材料 78
7.4 預(yù)備知識 79
7.4.1 機器視覺系統(tǒng)簡介 79
7.4.2 機器視覺系統(tǒng)的組成 80
7.4.3 機器視覺系統(tǒng)設(shè)備選型 85
7.5 實施步驟 86
7.5.1 觀察、熟悉工業(yè)相機 86
7.5.2 工業(yè)相機視頻數(shù)據(jù)的存儲和處理 86
7.5.3 選用合適的工業(yè)相機和鏡頭 90
7.5.4 對比成像效果 91
7.5.5 手機屏幕壞點檢測 92
第二部分 視頻圖像智能化分析算法與工程實踐
第8章 視頻圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)增強與標(biāo)注 94
8.1 學(xué)習(xí)目的 94
8.2 實踐內(nèi)容 94
8.3 準(zhǔn)備材料 94
8.4 預(yù)備知識 94
8.4.1 常用的數(shù)據(jù)增強方法 95
8.4.2 圖像標(biāo)注工具VGG Image Annotator的使用 100
8.5 實施步驟 104
8.5.1 編程實現(xiàn)批量圖像的預(yù)處理 104
8.5.2 對批量圖像進行在線標(biāo)注 104
第9章 圖像增強 105
9.1 學(xué)習(xí)目的 105
9.2 實踐內(nèi)容 105
9.3 準(zhǔn)備材料 105
9.4 預(yù)備知識 105
9.4.1 灰度變換增強 106
9.4.2 直方圖增強 107
9.4.3 圖像平滑 108
9.4.4 圖像銳化 108
9.4.5 暗通道先驗去霧算法 109
9.4.6 圖像質(zhì)量評價指標(biāo) 110
9.5 實施步驟 111
9.5.1 編程實現(xiàn)不同的圖像增強方法 111
9.5.2 編程實現(xiàn)暗通道先驗去霧算法 111
第10章 圖像分割 112
10.1 學(xué)習(xí)目的 112
10.2 實踐內(nèi)容 112
10.3 準(zhǔn)備材料 112
10.4 預(yù)備知識 112
10.4.1 圖像分割算法的研究現(xiàn)狀 112
10.4.2 基于閾值的圖像分割算法 113
10.4.3 基于圖論的圖像分割算法 116
10.4.4 選擇性搜索算法 117
10.5 實施步驟 119
10.5.1 采集并標(biāo)注數(shù)據(jù) 119
10.5.2 編程實現(xiàn)基于閾值的圖像分割算法 119
10.5.3 編程實現(xiàn)選擇性搜索算法并進行圖像分割測試 120
第11章 圖像分類 121
11.1 學(xué)習(xí)目的 121
11.2 實踐內(nèi)容 121
11.3 準(zhǔn)備材料 121
11.4 預(yù)備知識 121
11.4.1 CIFAR-10簡介 122
11.4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 122
11.4.3 經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)模型 124
11.4.4 利用PyTorch構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對CIFAR-10進行分類 132
11.5 實施步驟 136
第12章 運動目標(biāo)檢測 137
12.1 學(xué)習(xí)目的 137
12.2 實踐內(nèi)容 137
12.3 實驗準(zhǔn)備 137
12.4 預(yù)備知識 137
12.4.1 常用的運動目標(biāo)檢測方法——背景差法 138
12.4.2 常用的運動目標(biāo)檢測方法——幀差法 140
12.4.3 運動目標(biāo)檢測的優(yōu)化策略——形態(tài)學(xué)處理 141
12.4.4 運動目標(biāo)檢測的評價指標(biāo)1——IoU 145
12.4.5 運動目標(biāo)檢測的評價指標(biāo)2——檢出率、漏檢率和多檢率 147
12.4.6 運動目標(biāo)檢測算法流程示例 149
12.5 實施步驟 150
12.5.1 編程實現(xiàn)背景差法 150
12.5.2 編程實現(xiàn)幀差法 150
12.5.3 編程實現(xiàn)目標(biāo)檢測IoU的計算 150
12.5.4 編程實現(xiàn)目標(biāo)檢測評價指標(biāo)的計算 150
第13章 目標(biāo)檢測與識別 151
13.1 學(xué)習(xí)目的 151
13.2 實踐內(nèi)容 151
13.3 準(zhǔn)備材料 151
13.4 預(yù)備知識 151
13.4.1 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測與識別算法 151
13.4.2 滑動窗口（Sliding Window）法 152
13.4.3 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測與識別算法 154
13.5 實施步驟 159
13.5.1 訓(xùn)練集準(zhǔn)備 159
13.5.2 將KITTI格式轉(zhuǎn)化為VOC格式 160
13.5.3 利用PyTorch搭建一個基于YOLO v3的目標(biāo)檢測與識別網(wǎng)絡(luò) 160
13.5.4 利用已有網(wǎng)絡(luò)模型及參數(shù)實現(xiàn)在線交通目標(biāo)的檢測與識別 162
第14章 運動目標(biāo)跟蹤 165
14.1 學(xué)習(xí)目的 165
14.2 實踐內(nèi)容 165
14.3 準(zhǔn)備材料 165
14.4 預(yù)備知識 165
14.4.1 運動目標(biāo)跟蹤算法 165
14.4.2 運動目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)集 171
14.4.3 運動目標(biāo)跟蹤算法的評價準(zhǔn)則與方法 171
14.5 實施步驟（任意選擇一個算法實現(xiàn)） 173
14.5.1 實現(xiàn)卡爾曼濾波器 173
14.5.2 實現(xiàn)DeepSORT算法 173
第15章 視頻圖像雙目視覺測距 174
15.1 學(xué)習(xí)目的 174
15.2 實踐內(nèi)容 174
15.3 準(zhǔn)備材料 174
15.4 預(yù)備知識 174
15.4.1 雙目立體視覺的成像原理 175
15.4.2 雙目立體視覺的標(biāo)定和矯正 175
15.4.3 立體匹配算法 179
15.4.4 深度圖計算 181
15.4.5 雙目視覺測距流程 181
15.4.6 Kinect 182
15.5 實施步驟 183
15.5.1 雙目圖像獲取 183
15.5.2 標(biāo)定 183
15.5.3 編程實現(xiàn)雙目視覺測距算法 183
第16章 圖像無縫拼接 184
16.1 學(xué)習(xí)目的 184
16.2 實踐內(nèi)容 184
16.3 準(zhǔn)備材料 184
16.4 預(yù)備知識 184
16.4.1 圖像拼接的基本原理 184
16.4.2 基于單應(yīng)性變換的圖像拼接算法 185
16.4.3 APAP算法 192
16.5 實施步驟（任意選擇一個算法實現(xiàn)） 194
16.5.1 采集圖像 194
16.5.2 編程實現(xiàn)基于單應(yīng)性變換的圖像拼接算法 194
16.5.3 編程實現(xiàn)APAP算法 194
第17章 圖像三維重建 195
17.1 學(xué)習(xí)目的 195
17.2 實踐內(nèi)容 195
17.3 準(zhǔn)備材料 195
17.4 預(yù)備知識 195
17.4.1 圖像三維重建技術(shù) 195
17.4.2 基于運動的三維重建算法中關(guān)鍵幀的篩選 196
17.4.3 圖像三維重建的基本流程 197
17.4.4 圖像三維重建軟件 203
17.5 實施步驟 205
17.5.1 使用無人機采集視頻并提取關(guān)鍵幀 205
17.5.2 編程實現(xiàn)圖像三維重建 206
17.5.3 使用Pix4D Mapper軟件實現(xiàn)圖像三維重建 206
第三部分 視頻圖像技術(shù)基礎(chǔ)開發(fā)環(huán)境的搭建
第18章 MATLAB編程基礎(chǔ) 210
18.1 學(xué)習(xí)目的 210
18.2 實踐內(nèi)容 210
18.3 準(zhǔn)備材料 210
18.4 預(yù)備知識 210
18.4.1 MATLAB簡介 210
18.4.2 MATLAB安裝 211
18.4.3 MATLAB的基本使用 215
18.4.4 MATLAB圖像處理基本操作 218
18.5 實施步驟 219
18.5.1 使用MATLAB 219
18.5.2 MATLAB圖像處理 220
18.5.3 總結(jié) 221
第19章 OpenCV編程基礎(chǔ) 222
19.1 學(xué)習(xí)目的 222
19.2 實踐內(nèi)容 222
19.3 準(zhǔn)備材料 222
19.4 預(yù)備知識 222
19.4.1 OpenCV簡介 222
19.4.2 OpenCV安裝 222
19.5 實施步驟 225
19.5.1 圖像直方圖處理 225
19.5.2 空間域濾波與頻域變換 226
第20章 Python編程基礎(chǔ) 230
20.1 學(xué)習(xí)目的 230
20.2 實踐內(nèi)容 230
20.3 準(zhǔn)備材料 230
20.4 預(yù)備知識 230
20.4.1 Python 3.7.3安裝 230
20.4.2 Python常用函數(shù) 232
20.5 實施步驟 232
20.5.1 用Python創(chuàng)建一個csv文件 232
20.5.2 用Python寫一個腳本 233
20.5.3 多邊形面積求解 233
20.5.4 ?的計算 233
20.5.5 下載圖像、分類保存并拼接 234
第21章 面向深度學(xué)習(xí)的智能化圖像處理環(huán)境搭建 235
21.1 學(xué)習(xí)目的 235
21.2 項目內(nèi)容 235
21.3 準(zhǔn)備材料 235
21.4 預(yù)備知識 235
21.4.1 Windows 10環(huán)境下PyTorch的安裝 235
21.4.2 Ubuntu 18.04環(huán)境下PyTorch的安裝 239
21.5 實施步驟 240
21.5.1 編程測試是否有GPU 240
21.5.2 編程實現(xiàn)梯度計算 241
21.5.3 搭建基本的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 241
致 謝 244
參考文獻 245
附錄A 實驗報告 250
附錄B 實驗記錄表 251