LÊ MỸ HÀ

GIÁO TRÌNH

THỊ GIÁC MÁY TÍNH
VÀ ỨNG DỤNG

NHAØ XUAÁT BAÛN
ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP. HOÀ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
*******************

TS. LÊ MỸ HÀ

GIÁO TRÌNH

NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2019

Giáo trình NHÀ XUẤT BẢN
THỊ GIÁC MÁY TÍNH ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
VÀ ỨNG DỤNG Khu phố 6, Phường Linh Trung, Quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh
TS. LÊ MỸ HÀ

Nhà xuất bản ĐHQG-HCM và tác giả/đối tác
liên kết giữ bản quyền©
Copyright © by VNU-HCM Press and author/
co-partnership All rights reserved

Dãy C, số 10-12 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghé,
Quận 1,TP Hồ Chí Minh
ĐT: 028 6272 6361 – 028 6272 6390
E-mail: [email protected]

TRUNG TÂM SÁCH ĐẠI HỌC
Dãy C, số 10-12 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghé,
Quận 1, TP Hồ Chí Minh
ĐT: 028 6681 7058 - 028 6272 6390 - 028 6272 6351
Website: https://nxbvnuhcm.edu.vn

Chịu trách nhiệm xuất bản

ĐỖ VĂN BIÊN

Xuất bản năm 2019

Chịu trách nhiệm nội dung

ĐỖ VĂN BIÊN
Tổ chức bản thảo và chịu trách nhiệm về tác quyền

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
Website: http://hcmute.edu.vn
Biên tập

LÊ THỊ MINH HUỆ
Sửa bản in

THANH HÀ

Số lượng 300 cuốn,
Khổ 16 x 24 cm,
ĐKKHXB số: 1989-2019/CXBIPH/
05-103/ĐHQGTPHCM,
Quyết định XB số 106/QĐ-ĐHQGTPHCM
của NXB ĐHQG-HCM
cấp ngày 02/7/2019.
In tại: Công ty TNHH In &amp
bao bì Hưng Phú
Đ/c: 162A/1 – KP1A – P. An Phú –
TX. Thuận An – Bình Dương
Nộp lưu chiểu: Quý III/2019

Trình bày bìa

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
Website: http://hcmute.edu.vn
IS BN: 978-604-73-7083-2

9 786047 370832

ISBN: 978 – 604 – 73 – 7083 – 2

Giáo trình

THỊ GIÁC MÁY TÍNH
VÀ ỨNG DỤNG

TS. LÊ MỸ HÀ

.

Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM, NXB ĐHQGHCM và CÁC TÁC GIẢ.
Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật Xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam.
Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của
Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. HCM và Tác Giả.

ĐỂ CÓ SÁCH HAY, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN!

MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU ......................................................................................... 9
Chương 1: XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN VÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH
PYTHON............................................................................ 13
1.1. PIL - THƯ VIỆN HÌNH ẢNH TRONG PYTHON.................... 13
1.1.1. Chuyển đổi hình ảnh sang định dạng khác............................. 14
1.1.2. Tạo hình thu nhỏ.....
...

...
, 2011. 95:
p. 74-85.
[81] Trivedi, T.G.a.M., Parametric ego-motion estimation for vehicle
surround analysis using an omnidirectional camera. Machine
Vision and Applications, 2005. 16(2): p. 85–95.
[82] J. P. Tardif, Y.P., and K. Daniilidis, Monocular visual odometry in
urban environments using an omnidirectional camera. Proceedings
of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots
and Systems, 2008: p. 2531–2538.
[83] S. Y. Kim, K.S.Y., D. H. Lee, and M. H. Lee, The Localization of
a Mobile Robot Using a Pseudolite Ultrasonic System and a Dead
Reckoning Integrated System. International Journal of Control,
Automation, and Systems, 2011. 9(2): p. 339-347.
317

[84] S. Sukkarieh, E.M.N., and H. F. Durrant-Whyte, A high
integrity IMU/GPS navigation loop for autonomous land vehicle
applications. IEEE Transactions on Robotics and Automation,
1999. 15(3): p. 572–578.
[85] J.-H. Choi, Y.-W.P., J.-B. Song, and I.-S. Kweon, “,”, vol. 9, no.
4, pp.,. Localization using GPS and VISION aided INS with an
Image Database and a Network of a Ground-based Reference
Station in Outdoor Environments. International Journal of Control,
Automation, and Systems, 2011. 9(4): p. 716-725.
[86] Y.-J. Lee, B.-D.Y., and J.-B. Song, Mobile Robot Localization
based on Effective Combination of Vision and Range Sensors.
International Journal of Control, Automation, and Systems, 2009.
7(1): p. 97-104.
[87] Lijun Wei, C.C., Yassine Ruichek, and Frédérick Zann, GPS
and Stereovision-Based Visual Odometry: Application to Urban
Scene Mapping and Intelligent Vehicle Localization. International
Journal of Vehicular Technology, 2011. 2011.
[88] Siegwart, R., Nourbakhsh, I., Introduction to Autonomous Mobile
Robots. MIT Press, 2004.
[89] Nister, D., Preemptive ransac for live structure and motion
estimation. Machine Vision and Applications, 2005. 16: p. 321–
329.
[90] H. G. Barrow, J.M.T., R.C. Bolles, H.C. Wolf, Parametric
correspondence and chamfer matching: two new techniques
for image matching. Proceedings of the 5th international joint
conference on Artificial intelligence, 1977: p. 659-663.
[91] Bonnifait, M.E.E.N.a.P., A road-matching method for precise
vehicle localization using belief theory and kalman filtering.
Auton. Robots, 2005. 19: p. 173–191.
318

H- M., H.-K.L., K.-W. Choi, and S.-W. Bang, Mobile Robot
Localization with Gyroscope and Constrained Kalman Filter.
International Journal of Control, Automation, and Systems, 2010.
8(3): p. 667-676.

319