本书基于OpenCV框架和机器人系统中的传感器技术，用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了图像识别和传感器的工作原理，此外书中相关算法和实例均配有相应的代码程序。

本书基于OpenCV框架和机器人系统中的传感器技术，用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了图像识别和传感器的工作原理，包括传统的图像处理方法原理、目前流行的OpenCV的使用方法和典型传感器的原理及应用。书中配有丰富的图片、公式和表格来帮助读者更好地理解相关知识点，并且给出了具有代表性的实际应用案例来辅助读者进行学习。此外，书中相关算法和实例均配有相应的代码程序。
全书分两部分：第一部分(第1～6章)为机器视觉部分，内容包括机器视觉概论、OpenCV使用环境配置、OpenCV入门实例、图像处理和识别技术、单目和双目视觉系统；第二部分(第7～12章)为传感器技术部分，内容包括传感器技术概论、机器人姿态感知传感器、机器人环境感知传感器、适用于机器人的典型传感器、MEMS惯性传感器以及MINS/GPS/GM组合导航原理及误差分析。全书提供了充足的应用实例，同时在每章的最后附有课后习题。
本书原理与实践并重，易于理解且可操作性强，适合机器视觉方向的初学者、大学生、研究人员和开发人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、电子工程等相关专业本科生、研究生的教材，还可供机器视觉、图像处理、机器人等领域从事项目开发、科学研究的人员参考。

第1章机器视觉(1)
1.1概述(1)
1.2机器视觉的作用(1)
1.3机器视觉在智慧城市的应用(3)
1.4机器视觉的硬件构成(4)
1.5机器视觉与5G的协同效应(6)
1.6机器视觉、机器人和智能装备(7)
课后习题(8)
第2章OpenCV图像处理(9)
2.1概述(9)
2.2OpenCV介绍(9)
2.3OpenCV下载及安装(10)
2.4OpenCV图像处理基础(14)
课后习题(27)
第3章OpenCV入门实例(28)
3.1概述(28)
3.2准备工作(28)
3.3OpenCV实例讲解(29)
课后习题(34)
第4章图像处理与识别(35)
4.1概述(35)
4.2OpenCV图像增强(35)
4.3OpenCV图像边缘检测(43)
4.4OpenCV分类器的训练(48)
课后习题(52)
第5章单目视觉(53)
5.1概述(53)
5.2单目视觉系统的硬件组成(53)
5.3摄像机模型(54)
5.4摄像机标定(57)
5.5标定尺检测(58)
5.6结果分析(62)
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