本書(shū)全面系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理在智能建造與土木工程領(lǐng)域的核心理論與關(guān)鍵技術(shù),結(jié)合豐富的實(shí)際案例和開(kāi)源代碼,為讀者提供從基礎(chǔ)到應(yīng)用的全方位學(xué)習(xí)資源。全書(shū)共9章,涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)知識(shí)、核心技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用。本書(shū)適用于土木工程和智能建造領(lǐng)域的學(xué)生、研究人員及工程師。
本書(shū)的特點(diǎn)包括全面性、虛擬視覺(jué)空間、開(kāi)源算法和實(shí)用性,使讀者能夠全面學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論和實(shí)際應(yīng)用,特別是在土木工程和智能建造領(lǐng)域。它提供了廣泛的知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用示例,幫助學(xué)生理解和應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),以解決智能建造領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題
在智能建造與土木工程的快速發(fā)展中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理技術(shù)已成為解決復(fù)雜工 程問(wèn)題的關(guān)鍵工具。無(wú)論是自動(dòng)化檢測(cè)、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè),還是無(wú)人機(jī)和機(jī)器人輔助施工,計(jì) 算機(jī)視覺(jué)正在提升建筑領(lǐng)域的效率與安全,為精細(xì)化建造和管理提供全新手段。 全書(shū)共9章,涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)知識(shí)、核心技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用。第1章介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)的歷史背景與發(fā)展現(xiàn)狀,探討其在建筑規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工和運(yùn)營(yíng)中的應(yīng)用場(chǎng)景,Python與MATLAB環(huán)境配置指南及 OpenCV 核心模塊解析;第2章解析射影幾何與圖像形成的原理,涵蓋二維/三維幾何變換、相機(jī)投影模型及透鏡畸變校正原理,結(jié)合數(shù)碼 相 機(jī) 的 光 學(xué) 采樣、色彩空間轉(zhuǎn)換與壓縮編碼技術(shù),構(gòu)建從物理成像到數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)化的完整知識(shí)體系;第3章講解圖像處理技術(shù),涵蓋圖像金字塔、色彩空間轉(zhuǎn)換、傅里葉變換等,幫助讀者掌握?qǐng)D像操作流程;第4章介紹視頻處理技術(shù),包括視頻讀取、攝像機(jī)調(diào)用和壓縮編碼,為目標(biāo)識(shí)別、追蹤和三維重建打基礎(chǔ);第5章重點(diǎn)討論目標(biāo)識(shí)別與追蹤技術(shù),涵蓋顏色的分割、輪廓特征分析與矩計(jì)算、特征點(diǎn)檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法等,廣泛應(yīng)用于施工場(chǎng)景中構(gòu)件定位、位移監(jiān)測(cè)與異常行為預(yù)警;第6章探討單目、雙目和多目視覺(jué)系統(tǒng),講解立體視覺(jué)的物體定位與姿態(tài)估計(jì);第7章介紹計(jì)算攝影技術(shù),包括高動(dòng)態(tài)范圍、超分辨率和去模糊技術(shù),為高質(zhì)量視覺(jué)數(shù)據(jù)采集提供支持;第8章闡述三維重建技術(shù),如運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)和多視圖立體(MVS),提升建筑模型數(shù)字化和可視化效率;第9章探討機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用,賦予建筑智能化更多可能性。
本書(shū)旨在為土木工程和智能建造領(lǐng)域的學(xué)生、研究人員及工程師提供一份簡(jiǎn)明易懂的 入門(mén)教材。通過(guò)介紹基礎(chǔ)理論、算法和實(shí)際應(yīng)用,讀者將學(xué)習(xí)如何將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于 如圖形處理、結(jié)構(gòu)跟蹤、三維重建、裂縫識(shí)別等實(shí)際問(wèn)題。無(wú)論是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的工程 師,都能通過(guò)本書(shū)掌握前沿技術(shù),應(yīng)對(duì)智能建造領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)自20世紀(jì)60年代興起,早期研究集中在圖像的邊緣檢測(cè)、形狀識(shí)別等 基礎(chǔ)算法。如今,隨著人工智能的發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺(jué)已在各行業(yè)廣泛應(yīng)用,并不斷推進(jìn)數(shù)字 化和智能化進(jìn)程。
作者在英國(guó)訪學(xué)期間接觸到計(jì)算機(jī)視覺(jué)在結(jié)構(gòu)振動(dòng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)這一技術(shù)在國(guó) 內(nèi)土木工程中的應(yīng)用尚不充分,更多的研究和應(yīng)用集中在其他行業(yè)。近年來(lái),隨著市場(chǎng)需求 的變化,土木工程專業(yè)逐漸向智能化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型升級(jí),重勞動(dòng)力的需求顯著減少, 工程行業(yè)亟須解放勞動(dòng)力、提高效率。智能建造的理念應(yīng)運(yùn)而生,計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為智能建造 中的重要新質(zhì)生產(chǎn)力,發(fā)揮著不可或缺的作用。 土木工程的轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)層面的革新,更是生產(chǎn)力的提升與社會(huì)需求的適應(yīng)。因此,土木工程專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)當(dāng)充分考慮當(dāng)前行業(yè)的發(fā)展需求與未來(lái)的職業(yè)挑戰(zhàn),除了扎實(shí)的土木工程基礎(chǔ)知識(shí)和技能,學(xué)生還需要培養(yǎng)跨專業(yè)能力與創(chuàng)新能力,以應(yīng)對(duì)智能建造和結(jié)
Ⅱ 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理
構(gòu)智慧運(yùn)維帶來(lái)的新要求,同時(shí)推動(dòng)自身的綜合素質(zhì)提升。
當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)教材多集中于數(shù)學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域,缺乏針對(duì)土木工程的應(yīng)用指導(dǎo)。 為填補(bǔ)這一空白,本書(shū)側(cè)重于實(shí)際算法和代碼實(shí)現(xiàn),幫助讀者快速上手,并將技術(shù)應(yīng)用于智 能建造和結(jié)構(gòu)智慧運(yùn)維中。通過(guò)本書(shū),讀者不僅能掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí), 還能推動(dòng)土木工程的智能化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。
課程安排建議
本書(shū)為土木工程、智能建造或其他工程專業(yè)提供一個(gè)學(xué)期的計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖形處理的 入門(mén)課程。根據(jù)本書(shū)的內(nèi)容,本課程可以規(guī)劃為32學(xué)時(shí)或64學(xué)時(shí)。以下是建議的兩種不 同學(xué)時(shí)規(guī)劃的課程表。
章 節(jié) 章 節(jié) 內(nèi) 容 32學(xué)時(shí)分配 64學(xué)時(shí)分配
第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概論 2 4
第2章 射影幾何與圖像形成 2 4
第3章 圖像處理 6 10
第4章 視頻形成與處理 2 4
第5章 識(shí)別與追蹤 4 8
第6章 立體視覺(jué)與標(biāo)定 4 6
第7章 計(jì)算攝影 2 4
第8章 三維重建 4 8
第9章 機(jī)器學(xué)習(xí) 4 10
大作業(yè) 授課老師自行布置 2 6
配套與開(kāi)源 本書(shū)在編寫(xiě)過(guò)程中,注重理論與實(shí)踐的結(jié)合,力求為讀者提供系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)路徑。本書(shū) 的所有示例代碼都已開(kāi)源,并托管在清華大學(xué)出版社平臺(tái)和Github平臺(tái)上。讀者可以通過(guò) 資源文件 訪問(wèn)Github平臺(tái)、具體章節(jié)的二維碼,獲取的代碼以及配套資源!百Y源文件”二維碼
中的內(nèi)容為例題所需資源文件,運(yùn)行例題代碼前請(qǐng)先下載資源文件。
致謝
Anaconda
本書(shū)得以順利完成并呈現(xiàn)于讀者面前,離不開(kāi)各方的支持與協(xié)作。在此,向所有在本書(shū)
清華大學(xué) 創(chuàng)作與出版過(guò)程中貢獻(xiàn)智慧與力量的個(gè)人及機(jī)構(gòu)致以誠(chéng)摯的感謝。開(kāi)源軟件
鏡像站
Github平臺(tái)
本書(shū)由蘭州理工大
朱前坤:男,博士(后),蘭州理工大學(xué)土木工程學(xué)院教授,負(fù)責(zé)蘭州理工大學(xué)本科生《結(jié)構(gòu)力學(xué)》、《高層建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)》;碩士研究生《試驗(yàn)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)》;博士研究生《工程結(jié)構(gòu)可靠度》的教學(xué)。同時(shí)任職于國(guó)際減震學(xué)會(huì)理事、中國(guó)工程建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)專委會(huì)委員、中國(guó)地震學(xué)會(huì)工程隔震與減振控制專委會(huì)委員、國(guó)際華人計(jì)算力學(xué)協(xié)會(huì)理事、中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì)會(huì)員。兼任《Structural Engineering and Mechanics》、《Engineering Structures》《Structures》、《建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報(bào)》、《中國(guó)公路學(xué)報(bào)》、《振動(dòng)工程學(xué)報(bào)》、《工程力學(xué)》、《振動(dòng)與沖擊》等期刊論文審稿人;國(guó)家自然科學(xué)通訊評(píng)審人。主編學(xué)術(shù)專著《行人-結(jié)構(gòu)動(dòng)力相互作用及振動(dòng)控制》;作為副主編參與編寫(xiě)《高層建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)理論》教材。研究方向包括工程結(jié)構(gòu)減震與隔震控制、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、橋梁智慧監(jiān)測(cè)與運(yùn)維、結(jié)構(gòu)人致振動(dòng)、人群緊急疏散等。
第1章計(jì)算機(jī)視覺(jué)概論
1.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)歷史發(fā)展與現(xiàn)狀
1.1.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)的起源
1.1.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展
1.1.3計(jì)算機(jī)視覺(jué)的現(xiàn)狀
1.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)的經(jīng)典問(wèn)題
1.2.1場(chǎng)景重建
1.2.2識(shí)別與理解
1.2.3運(yùn)動(dòng)分析
1.2.4生成與恢復(fù)
1.3計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能建造中的應(yīng)用
1.3.1規(guī)劃階段
1.3.2設(shè)計(jì)階段
1.3.3施工階段
1.3.4運(yùn)營(yíng)階段
1.4計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程語(yǔ)言——Python與MATLAB
1.4.1Python語(yǔ)言簡(jiǎn)介與安裝
1.4.2MATLAB語(yǔ)言簡(jiǎn)介與安裝
1.4.3其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程語(yǔ)言簡(jiǎn)介
1.5計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)源庫(kù)——OpenCV
1.5.1OpenCV簡(jiǎn)介與安裝
1.5.2OpenCV模塊功能
1.5.3計(jì)算機(jī)視覺(jué)其他相關(guān)開(kāi)源庫(kù)
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第2章射影幾何與圖像形成
2.1光與圖像
2.1.1光源
2.1.2生物成像
2.1.3光學(xué)成像
2.2射影幾何與轉(zhuǎn)換
2.2.1射影幾何基礎(chǔ)
2.2.2二維變換
2.2.3三維變換
2.2.4三維旋轉(zhuǎn)
2.2.5三維到二維投影
2.2.6透鏡畸變
2.3數(shù)碼相機(jī)
2.3.1采樣
2.3.2顏色
2.3.3壓縮
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第3章圖像處理
3.1圖像基本操作
3.1.1圖像讀取
3.1.2圖像顯示
3.1.3圖像保存
3.2圖像結(jié)構(gòu)與色彩空間
3.2.1圖像結(jié)構(gòu)與閾值處理
3.2.2顏色空間
3.2.3圖像通道操作
3.3像素操作與圖像運(yùn)算
3.3.1像素統(tǒng)計(jì)
3.3.2像素修改
3.3.3感興趣區(qū)域
3.3.4圖像繪制
3.3.5圖像數(shù)值運(yùn)算
3.3.6圖像加法運(yùn)算
3.3.7圖像比較運(yùn)算
3.3.8圖像按位邏輯運(yùn)算
3.3.9掩碼
3.4圖像變換
3.4.1尺寸變換
3.4.2翻轉(zhuǎn)變換
3.4.3圖像連接
3.4.4仿射變換
3.4.5透視變換
3.4.6極坐標(biāo)變換
3.5圖像金字塔
3.5.1高斯金字塔
3.5.2拉普拉斯金字塔
3.6圖像直方圖
3.6.1直方圖計(jì)算
3.6.2直方圖繪制
3.6.3歸一化直方圖
3.6.4直方圖均衡化
3.6.5直方圖比較
3.6.6直方圖反向投影
3.7空間域與頻域處理
3.7.1噪聲種類與生成
3.7.2卷積
3.7.3線性濾波
3.7.4非線性濾波
3.7.5邊緣檢測(cè)
3.7.6傅里葉變換
3.7.7傅里葉變換中的卷積
3.7.8傅里葉變換中的濾波
3.8圖像形態(tài)學(xué)
3.8.1像素距離與連通域
3.8.2腐蝕
3.8.3膨脹
3.8.4形態(tài)學(xué)高級(jí)操作
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第4章視頻形成與處理
4.1視頻形成簡(jiǎn)介
4.1.1視頻的定義與歷史發(fā)展
4.1.2攝像機(jī)系統(tǒng)組成
4.1.3視頻壓縮與編碼
4.2視頻讀取與保存
4.2.1視頻讀取
4.2.2攝像機(jī)調(diào)用
4.2.3視頻保存
4.3視頻處理
4.3.1視頻幀提取與序列重組
4.3.2幀處理與增強(qiáng)
4.3.3視頻合成
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第5章識(shí)別與追蹤
5.1目標(biāo)識(shí)別
5.1.1顏色檢測(cè)
5.1.2輪廓檢測(cè)
5.1.3形狀檢測(cè)
5.1.4矩計(jì)算
5.1.5點(diǎn)集擬合
5.1.6模板匹配
5.2特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配
5.2.1關(guān)鍵點(diǎn)與繪制
5.2.2角點(diǎn)檢測(cè)
5.2.3特征點(diǎn)檢測(cè)
5.2.4特征點(diǎn)匹配
5.3運(yùn)動(dòng)估計(jì)
5.3.1運(yùn)動(dòng)估計(jì)概述
5.3.2亞像素
5.3.3基于特征顏色的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
5.3.4基于特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
5.3.5基于模板匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
5.3.6基于光流法的運(yùn)動(dòng)估計(jì)
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第6章立體視覺(jué)與標(biāo)定
6.1單目視覺(jué)
6.1.1單目模型概述
6.1.2單目標(biāo)定
6.1.3單目校正
6.1.4單目投影
6.1.5單目反投影
6.1.6單目姿態(tài)估計(jì)
6.2雙目視覺(jué)
6.2.1雙目模型概述
6.2.2雙目標(biāo)定
6.2.3雙目校正
6.2.4雙目投影
6.2.5雙目姿態(tài)估計(jì)
6.3多目視覺(jué)
6.3.1多目視覺(jué)概述
6.3.2多目視覺(jué)中的關(guān)鍵技術(shù)
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第7章計(jì)算攝影
7.1計(jì)算攝影基礎(chǔ)
7.1.1計(jì)算攝影發(fā)展史
7.1.2相機(jī)攝影與手機(jī)攝影
7.2計(jì)算攝影應(yīng)用
7.2.1高動(dòng)態(tài)范圍成像
7.2.2超分辨率成像
7.2.3圖像背景虛化
7.2.4圖像去模糊
7.2.5長(zhǎng)曝光成像
7.2.6圖像背景提取
7.2.7圖像合成與風(fēng)格渲染
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第8章三維重建
8.1三維重建基礎(chǔ)
8.1.1基于圖像的三維重建方法分類
8.1.2基于圖像的三維重建方法流程
8.1.3運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)的基本概念
8.1.4基于多視圖立體的基本概念
8.1.5三維重建相關(guān)的數(shù)據(jù)格式
8.1.6三維重建相關(guān)的數(shù)據(jù)集
8.2運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法的原理及應(yīng)用
8.2.1COLMAP算法介紹
8.2.2對(duì)極幾何
8.2.3捆綁調(diào)整
8.2.4運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用
8.3多視圖立體算法的原理及應(yīng)用
8.3.1鄰域幀選擇
8.3.2深度圖計(jì)算
8.3.3多視圖立體的應(yīng)用
8.4曲面重建原理及應(yīng)用
8.4.1曲面重建原理
8.4.2曲面重建的應(yīng)用
8.5紋理貼圖原理及應(yīng)用
8.5.1紋理貼圖原理
8.5.2紋理貼圖的應(yīng)用
8.6三維重建延展應(yīng)用
8.6.1SLAM基本概念與歷史發(fā)展
8.6.2SLAM技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
8.6.3增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)基本概念與歷史發(fā)展
8.6.4增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
8.6.5虛擬現(xiàn)實(shí)基本概念與歷史發(fā)展
8.6.6虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
第9章機(jī)器學(xué)習(xí)
9.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
9.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
9.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展
9.1.3監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
9.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)類庫(kù)
9.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)
9.2.1K-均值聚類算法
9.2.2K-近鄰算法
9.2.3決策樹(shù)算法
9.2.4隨機(jī)森林算法
9.2.5支持向量機(jī)
9.3深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
9.3.1深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
9.3.2深度學(xué)習(xí)的發(fā)展
9.3.3深度學(xué)習(xí)模型
9.3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
9.3.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.4計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)
9.4.1圖像分類
9.4.2目標(biāo)檢測(cè)
9.4.3實(shí)例分割
9.4.4圖像生成
本章總結(jié)
思考題與練習(xí)題
參考文獻(xiàn)