Python計算機視覺與應用案例 楊光光 9787302676980 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python計算機視覺與應用案例
ISBN：9787302676980
出版社：清華大學
著編譯者：楊光光
頁數：321
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1700206
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內容簡介

《Python計算機視覺與應用案例》以Python為平台，以「概述+案例」的方式系統地對計算機視覺進行實戰分析。本書先介紹計算機視覺編程基礎知識，接著介紹在各個領域利用Python解決計算機視覺問題，最後通過兩個經典案例綜合分析計算機視覺應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，各章節都通過概述與案例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時舉一反三，掌握程序設計的方法，利用程序設計解決實際問題。 《Python計算機視覺與應用案例》適合想深入研究Python計算機視覺的開發者閱讀參考，也可作為高等院校相關專業的教材。

目錄

第1章 計算機視覺編程基礎知識
1 1 計算機視覺概述
1 1 1 什麼是計算機視覺
1 1 2 發展現狀
1 1 3 計算機視覺用途
1 1 4 相關學科
1 1 5 計算機視覺的經典問題
1 2 Python編程軟體
1 2 1 Python應用領域
1 2 2 發展歷程
1 2 3 Python的安裝
1 2 4 使用pip安裝第三方庫
1 3 幾個常用庫
1 3 1 NumPy庫
1 3 2 SciPy庫
1 3 3 pandas庫
1 3 4 scikitlearn庫
1 4 Python圖像處理類庫
1 4 1 轉換圖像格式
1 4 2 創建縮略圖
1 4 3 複製並粘貼圖像區域
1 4 4 調整尺寸和旋轉
1 5 Matplotlib庫
1 6 Pyecharts庫
1 6 1 Pyecharts特性
1 6 2 Pyecharts安裝
1 6 3 Pyecharts繪圖
1 7 NumPy圖像處理
1 7 1 灰度變換
1 7 2 圖像縮放
1 7 3 直方圖均衡化
1 7 4 圖像平均
1 7 5 圖像主成分分析
1 8 SciPy圖像處理
1 8 1 圖像模糊
1 8 2 圖像導數
1 8 3 形態學
1 8 4 io和misc模塊
1 9 圖像降噪
第2章 圖像去霧技術
2 1 空域圖像增強
2 1 1 空域低通濾波
2 1 2 空域高通濾波器
2 2 時域圖像增強
2 3 色階調整去霧技術
2 3 1 概述
2 3 2 暗通道去霧原理
2 3 3 暗通道去霧實例
2 4 直方圖均衡化去霧技術
2 4 1 色階調整原理
2 4 2 自動色階圖像處理算法
2 4 3 實現降噪去霧
第3章 形態學的去噪
3 1 圖像去噪的方法
3 2 數學形態學的原理
3 2 1 腐蝕與膨脹
3 2 2 開閉運算
3 2 3 形態學梯度
3 2 4 禮帽/黑帽操作
3 3 形態學運算
3 3 1 邊緣檢測定義
3 3 2 檢測拐角
3 4 權重自適應的多結構形態學去噪
第4章 霍夫變換檢測
4 1 霍夫變換檢測直線
4 1 1 霍夫變換檢測直線的思想
4 1 2 實際應用
4 2 霍夫變換檢測圓
4 3 霍夫變換檢測其他形狀
第5章 車牌分割定位識別
5 1 基本概述
5 2 車牌圖像處理
5 2 1 圖像灰度化
5 2 2 二值化
5 2 3 邊緣檢測
5 2 4 形態學運算
5 2 5 濾波處理
5 3 定位處理
5 4 字元處理
5 4 1 閾值分割
5 4 2 閾值化分割
5 4 3 歸一化處理
5 4 4 字元分割經典應用
5 5 字元識別
5 5 1 模板匹配的字元識別
5 5 2 字元識別車牌經典應用
5 6 OpenCV+SVM車牌識別
第6章 分水嶺實現醫學診斷
6 1 分水嶺算法
6 1 1 模擬浸水過程
6 1 2 模擬降水過程
6 1 3 過度分割問題
6 1 4 標記分水嶺算法
6 2 分水嶺醫學診斷案例分析
第7章 手寫體數字識別
7 1 神經網絡算法
7 1 1 多層前饋神經網絡
7 1 2 利用BP算法設計神經網絡
7 1 3 實現手寫數字的識別
7 2 卷積神經網絡概述
7 2 1 卷積神經網絡的結構
7 2 2 卷積神經網絡的訓練
7 2 3 卷積神經網絡識別手寫體數字
7 3 SVM識別手寫體數字
7 3 1 支持向量機的原理
7 3 2 函數間隔
7 3 3 幾何間隔
7 3 4 間隔最大化
7 3 5 SVC識別手寫體數字實例
第8章 圖片中的英文識別
8 1 OCR介紹
8 2 OCR算法原理
8 2 1 圖像預處理
8 2 2 圖像分割
8 2 3 特徵提取和降維
8 2 4 分類器
8 2 5 算法步驟
8 3 OCR識別經典應用
8 4 獲取驗證碼
第9章 小波技術的圖像視覺處理
9 1 小波技術概述
9 2 小波實現去噪
9 2 1 小波去噪的原理
9 2 2 小波去噪的方法
9 2 3 小波去噪案例分析
9 3 圖像融合處理
9 3 1 概述
9 3 2 小波融合案例分析
9 4 小波壓縮圖像
第10章 圖像壓縮與分割處理
10 1 SVD圖像壓縮處理
10 1 1 特徵分解
10 1 2 奇異值分解
10 1 3 奇異值分解應用
10 2 PCA圖像壓縮處理
10 2 1 概述
10 2 2 主成分降維原理
10 2 3 分矩陣重建樣本
10 2 4 主成分分析圖像壓縮
10 2 5 主成分壓縮圖像案例分析
10 3 K-Means聚類圖像壓縮處理
10 3 1 K-Means算法的原理
10 3 2 K-Means算法的要點
10 3 3 K-Means算法的缺點
10 3 4 K-Means聚類圖像壓縮案例分析
10 4 K-Means聚類實現圖像分割
10 4 1 K-Means聚類分割灰度圖像
10 4 2 K-Means聚類對比分割彩色圖像
10 5 閾值法實現圖像分割
10 5 1 全閾值分割
10 5 2 迭代閾值分割
10 5 3 OTSU算法閾值分割
10 5 4 自適應閾值分割
第11章 圖像特徵匹配
11 1 相關概念
11 2 圖像匹配
11 2 1 基於灰度的匹配
11 2 2 基於模板的匹配
11 2 3 基於變換域的匹配
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