《数字图像处理与机器视觉：Visual C++与Matlab实现(第2版)》是一本帮助读者深入了解数字图像处理和机器视觉领域的优秀教材。本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，无论是从理论层面还是从应用层面都能够满足读者的需求。书籍内容涉及到数字图像处理和识别技术的方方面面，具有很高的学习和实践价值。本书的结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，为读者提供了丰富的案例和实例，能够帮助读者掌握相关的理论和技术。如果你对数字图像处理和机器视觉领域感兴趣，那么这本书是你不可多得的学习资料，建议对此领域有兴趣的读者下载学习。
这本书真的很不错，虽然没有图像恢复和压缩编码的部分，但是就其理论的详实，文字的简练易懂都是难能可贵的。而且书中的关于图像识别确实有一定的深度！
内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。
还不错的关于数字图像和视觉方面的书。我本人还是很喜欢言简意赅的书。什么知识都弄的很难懂，说明作者水平也很一般。但中国人出书又有个特点，就是错误太多。希望作者能多修改。
工业界人士写的一本理论和工程结合的一本书。适合直接上手用的，无论是matlab代码还是C++的代码。短、平、快直入主题。前面图像处理部分还是不错的。后面机器学习部分，本来是理论是很强的章节，在作者的文笔下写的也算是通俗，能懂其原理。当然，真正要理解这些（ML）的理论，那每一章都可以找几本书来看。总的来说，这本书是实践为王的代表之一。
内容介绍
《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。
《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。
目录
- 第0章初识数字图像处理与机器视觉
- dy 章MATLAB数字图像处理编程基础
- 第2章VisualC++图像处理编程基础
- 第3章图像的点运算
- 第4章图像的几何变换
- 第5章空间域图像增强
- 第6章频率域图像增强
- 附录
- 第7章小波变换
- 第8章图像复原
- 第9章彩色图像处理
- dy 0章图像压缩
- dy 1章形态学图像处理
- 小结
- dy 2章图像分割
- dy 3章特征提取
- dy 4章图像识别初步
- dy 5章人工神经网络
- dy 6章支持向量机
- dy 7章AdaBoost
- 参考文献
Matlab引擎采用客户和服务器计算模式。在运行中，Visual C++的C语言或C++语言的程序作为前端客户机，它向Matlab引擎传递命令和数据信息，并从Matlab引擎接收数据信息，Matlab引擎提供了下列几个函数： engOpen：启动Matlab引擎 engClose：关闭Matlab引擎 engGetArray：从Matlab引擎中获得一个Matlab矩阵，用于数据交换 engPutArray：从应用程序向Matlab引擎发送一个Matlab矩阵，用于数据交换 engEvalString：执行一个Matlab命令 engOutputBuffer：创建一个用于存储Matlab文本输出的字符缓冲区
Matlab引擎（Matlab engine）提供了一组 Matlab API 函数，用户不必关心这个Matlab引擎是如何实现的，只需要调用这些函数即可。正是通过这些 API 函数，实现了应用程序进程之间的传递数据，从而达到两者之间的良好结合。