OpenCV計算機視覺技術-Python語言描述 (微課版) 9787115666789 林偉鵬 李粵平

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書名：OpenCV計算機視覺技術-Python語言描述 (微課版)
ISBN：9787115666789
出版社：人民郵電
著編譯者：林偉鵬 李粵平
頁數：204
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741459
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編輯推薦
適讀人群 ：本書適合作為職教本科院校人工智能工程技術專業、計算機應用工程專業，高等職業院校人工智能技術應用專業、計算機應用技術專業等計算機類相關專業的教材，也可以作為使用OpenCV來完成各種視覺任務的開發人員、研究者和愛好者的自學指導書。
1 深職大一線名師精品力作，融入多年教學經驗，重難點清晰明確
2 以數字化創新與發展為導向，培養學生實際問題處理能力
3 以”理實結合、循序漸進”為宗旨，每章 在相關理論知識講解的基礎上，結合實際應用進行實踐訓練

內容簡介
本書使用面向Python的OpenCV講解計算機視覺中圖像處理的相關知識，內容主要包括初見OpenCV、OpenCV入門應用、圖像平滑與形態學處理、圖像基礎變換、圖像輪廓檢測、人臉識別、圖像特徵檢測、圖像分割、目標檢測與識別、目標跟蹤、神經網絡、YOLOv5目標檢測。通過對本書內容的學習，學生能夠掌握OpenCV的基本使用方法、圖像處理基礎理論知識、用於圖像基礎變換與輪廓檢測的常見算子、圖像特徵檢測與圖像分割主流算法、目標檢測識別與跟蹤的原理和實現方法，以及OpenCV在神經網絡目標識別項目中的實際應用，熟練運用OpenCV解決機器學習等領域中的典型圖像處理問題。

作者簡介
林偉鵬，深圳職業技術大學人工智能學院雲計算技術應用專業、講師、加拿大西蒙菲莎大學(Simon Fraser University)計算機科學與技術專業博士、主要從事雲計算、區塊鏈、以及大數據研究；具有紅帽RHCE認證，騰訊雲首席講師認證；主編《Python語言及其應用》、《信息技術基礎(WPS Office+數據思維)》、《區塊鏈應用開發與測試》等多本教材。

目錄

第 1章 初見OpenCV1
1 1 計算機視覺1
1 2 OpenCV介紹1
1 3 安裝OpenCV1
1 3 1 安裝Python2
1 3 2 使用pip命令安裝OpenCV4
1 4 環境測試5
1 5 小結6
習題6
第 2章 OpenCV入門應用7
2 1 圖像讀寫7
2 2 標識和截取ROI8
2 2 1 訪問圖像數據9
2 2 2 對圖像進行幾何變換10
2 2 3 添加標識15
2 3 色彩空間16
2 3 1 BGR色彩空間的概念17
2 3 2 通過滑動條改變B、G、R
的值17
2 3 3 灰度色彩空間19
2 4 視頻讀寫19
2 4 1 視頻讀取21
2 4 2 視頻寫入23
2 5 應用：編寫一個簡易的照相機程序25
2 6 小結27
習題27
第3章 圖像平滑與形態學處理29
3 1 平滑處理29
3 1 1 圖像噪聲29
3 1 2 常用平滑濾波方法30
3 2 數學形態學處理37
3 2 1 腐蝕與膨脹38
3 2 2 開運算、閉運算、形態學梯度41
3 3 圖像金字塔44
3 4 小結46
習題47
第4章 圖像基礎變換49
4 1 邊緣檢測49
4 1 1 Sobel算子50
4 1 2 Scharr濾波器53
4 1 3 Laplacian算子55
4 1 4 Canny算子57
4 2 霍夫變換59
4 2 1 霍夫線變換59
4 2 2 霍夫圓變換63
4 3 直方圖65
4 3 1 直方圖計算66
4 3 2 直方圖均衡化69
4 4 小結70
習題71
第5章 圖像輪廓檢測72
5 1 輪廓檢測72
5 1 1 二值圖像轉換72
5 1 2 輪廓匹配73
5 1 3 二值圖像輪廓檢測76
5 2 凸包80
5 3 多邊形輪廓83
5 4 小結86
習題86
第6章 人臉識別88
6 1 人臉檢測88
6 2 人臉識別程序91
6 2 1 程序概述91
6 2 2 人臉檢測及採集92
6 2 3 人臉識別95
6 3 小結99
習題99
第7章 圖像特徵檢測101
7 1 圖像特徵101
7 2 Harris角點檢測102
7 3 特徵檢測103
7 3 1 SIFT特徵檢測算法103
7 3 2 FAST特徵檢測算法105
7 4 特徵描述符及匹配器106
7 4 1 Brute-Force匹配器和FLANN匹配器的基本概念106
7 4 2 使用ORB描述符和Brute-Force匹配器匹配Logo106
7 4 3 FLANN及單應性變換110
7 5 小結113
習題114
第8章 圖像分割115
8 1 K-Means算法115
8 1 1 基本過程115
8 1 2 OpenCV中的K-Means算法117
8 1 3 使用K-Means算法對顏色進行分割118
8 2 分水嶺算法120
8 2 1 基本過程120
8 2 2 分水嶺圖像分割算法120
8 3 GrabCut算法123
8 3 1 基本過程123
8 3 2 GrabCut算法124
8 4 小結125
習題126
第9章 目標檢測與識別127
9 1 目標檢測127
9 1 1 HOG技術127
9 1 2 SVM技術129
9 1 3 NMS技術131
9 1 4 行人檢測131
9 2 貓狗目標檢測133
9 2 1 程序概述133
9 2 2 貓狗特徵提取與識別134
9 3 小結143
習題144
第 10章 目標跟蹤145
10 1 背景差分法145
10 1 1 高斯背景建模146
10 1 2 LBP特徵146
10 1 3 OpenCV背景差分法146
10 1 4 背景差分器147
10 1 5 基於背景差分器的目標跟蹤149
10 2 基於顏色的目標檢測與跟蹤151
10 2 1 HSV色彩空間151
10 2 2 顏色分割152
10 2 3 目標跟蹤樣例154
10 3 光流跟蹤155
10 3 1 光流155
10 3 2 光流場155
10 3 3 基本原理155
10 3 4 KLT光流法156
10 3 5 GF光流法161
10 4 CAMShift對象跟蹤163
10 4 1 MeanShift164
10 4 2 CAMShift164
10 4 3 目標跟蹤程序165
10 5 卡爾曼濾波器167
10 5 1 預測與更新168
10 5 2 鼠標軌跡跟蹤168
10 5 3 CAMShift目標跟蹤與卡爾曼濾波器預測程序171
10 6 小結173
習題174
第 11章 神經網絡176
11 1 人工神經網絡176
11 1 1 神經元模型176
11 1 2 神經網絡結構177
11 1 3 過擬合現象177
11 1 4 欠擬合現象178
11 1 5 ANN算法分類179
11 2 ANN工作原理179
11 3 MNIST手寫數字識別180
11 3 1 MNIST手寫數字數據庫181
11 3 2 基於ANN的手寫數字識別程序183
11 3 3 手寫數字預測185
11 4 小結187
習題187
第 12章 YOLOv5目標檢測188
12 1 YOLOv5的安裝與配置188
12 2 基於YOLOv5的目標檢測189
12 3 YOLO數據集191
12 3 1 分析數據集191
12 3 2 YOLO標注格式191
12 3 3 配置數據集192
12 4 YOLOv5訓練模塊193
12 4 1 訓練模型參數193
12 4 2 特殊情況194
12 4 3 訓練結果197
12 5 YOLOv5 預測模塊199
12 5 1 預測參數199
12 5 2 預測結果200
12 6 實戰：口罩佩戴檢測201
12 7 小結203
習題204

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