Python圖像處理及可視化 閻紅燦 李爽 9787302647089 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202310*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：Python圖像處理及可視化 ISBN：9787302647089 出版社：清華大學 著編譯者：閻紅燦 李爽 頁數：308 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1591077 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書共分9章。第1章綜述Python語言的基本語法知識和數據結構；第2章介紹Python常用的圖像處理第三方庫的預備知識和安裝方法；第3章系統介紹數字圖像處理技術；第4∼8章系統介紹常用圖像庫處理圖像的增強、分割、配准、融合、可視化和形態學操作的應用；第9章是圖像處理技術的綜合應用，展示了兩個應用案例：一是納米材料SEM圖像的結構顆粒統計分析；二是小兒肺部X光片的醫學圖像分析。 本書適合高等院校本科生和研究生作為圖像處理技術類課程的教材，也可作為相關領域研究人員的學習或參考資料。目錄 第1章 Python語言基礎1 1 Python語言的數據類型 1 1 1 整型和浮點型 1 1 2 字元串 1 2 Python語言的控制結構 1 2 1 分支語句 1 2 2 循環語句 1 3 Python語言的列表、元組、字典與集合 1 3 1 列表 1 3 2 元組 1 3 3 字典 1 3 4 集合 1 4 Python語言的函數 1 4 1 函數的定義和調用 1 4 2 函數的參數和返回值 1 5 Python語言的模塊和類 1 5 1 模塊的分類 1 5 2 模塊的導入 1 5 3 Python的常用內置模塊 1 5 4 圖形模塊turtle 1 5 5 擴展模塊NumPy 第2章 Python圖像處理庫及安裝 2 1 Python常用圖像處理庫 2 1 1 Scikit-Image 2 1 2 NumPy 2 1 3 SciPy 2 1 4 PIL/Pillow 2 1 5 OpenCV-Python 2 1 6 SimpleCV 2 1 7 Mahotas 2 1 8 SimpleITK 2 1 9 Pgmagick 2 1 10 Pycairo 2 2 第三方庫的安裝方法 2 2 1 pip命令和環境變數 2 2 2 文件安裝 2 2 3 程序安裝 2 2 4 pip版本升級和鏡像安裝 2 3 圖像處理庫Scikit-Image安裝 2 4 圖像處理庫OpenCV安裝 2 4 1 pip命令安裝OpenCV 2 4 2 whl文件安裝OpenCV 2 4 3 直接下載OpenCV 2 4 4 API 2 5 圖像可視化庫NumPy和Matplotlib安裝 2 6 醫學圖像庫Pydicom 2 6 1 醫學影像學 2 6 2 DICOM文件結構 2 6 3 Pydicom圖形庫處理 2 6 4 Pydicom庫的應用 第3章 數字圖像處理基礎 3 1 數字圖像的基本概念 3 1 1 數字圖像 3 1 2 數字圖像基本操作 3 2 數字圖像的類型與存儲格式 3 2 1 數字圖像類型 3 2 2 圖像類型的轉換 3 2 3 圖像數據類型及轉換 3 2 4 圖像像素操作 3 2 5 數字圖像的基本文件格式 3 3 數字圖像的灰度直方圖 3 3 1 圖像灰度直方圖概念 3 3 2 繪製直方圖 3 3 3 圖像灰度直方圖的性質 3 3 4 直方圖的用途 3 4 數字圖像的色彩空間 3 4 1 常見的色彩空間 3 4 2 色彩空間的轉換 3 4 3 通道的拆分和合併 3 5 數字圖像的基木運算 3 5 1 圖像的點運算 3 5 2 圖像的代數運算 3 5 3 圖像的兒何變換 3 6 數字圖像的插值 3 6 1 捕值的概念 3 6 2 最鄰近插值法 3 6 3 雙線性內插法 3 6 4 三次多項式插值 實訓1 數字圖像的插值 第4章 圖像增強 4 1 數字圖像的增強技術 4 2 灰度變換增強 4 2 1 線性灰度變換 4 2 2 非線性灰度變換 4 2 3 分段線性灰度變換 4 3 直方圖增強 4 3 1 直方圖均衡化 4 3 2 直方圖規定化 4 4 空間鄰域增強 4 4 1 空間鄰域平滑 4 4 2 空間鄰域銳化 4 5 頻域濾波增強 4 5 1 低通濾波 4 5 2 高通濾波 4 6 彩色增強 4 6 1 偽彩色增強 4 6 2 假彩色增強 實訓2 通過指定的圖像實現直方圖增強 實訓3 低通濾波圖像 第5章 圖像分割 5 1 圖像分割概述 5 2 閾值分割原理與實現 5 2 1 固定閾值法 5 2 2 直方圖雙峰法 5 2 3 最大類間方差法 5 2 4 迭代法 5 2 5 最大熵法 5 2 6 自適應法 5 3 邊緣分割原理與實現 5 3 1 常用邊緣檢測運算元 5 3 2 霍夫變換 5 3 3 輪廓檢測和繪製 5 4 區城分割原理與實現 5 4 1 區城生長法 5 4 2 區域分裂合併法 5 4 3 分水嶺演算法 5 5 基於特定理論的圖像分割 5 5 1 基於聚類分析的圖像分割方法 5 5 2 基於模糊集理論的圖像分割方法 5 5 3 基於神經網路的圖像分割方法 5 5 4 基於圖論的圖像分割方法 5 5 5 基於遺傳演算法的圖像分割方法 5 5 6 基於小波變換的圖像分割方法 實訓4 閾值分割 實訓5 邊緣分割 實訓6 區域分割 第6章 圖像配准與融合 6 1 圖像的配准和融合概念 6 1 1 概念解析 6 1 2 圖像配准和融合過程解析 6 2 圖像配準的基本框架 6 2 1 特徵空間 6 2 2 搜索空間 6 2 3 搜索策略 6 2 4 灰度插值技術 6 2 5 相似性測度 6 3 基於灰度信息的圖像配准 6 3 1 互相關法 6 3 2 序列相似度檢測方法 6 3 3 互信息法 6 3 4 基於灰度的圖像配准實例 6 4 基於特徵的圖像配准 6 4 1 基於點特徵的圖像配准 6 4 2 基於線特徵的圖像配准 6 4 3 基於區城特徵的圖像配准 6 5 基於變換城的圖像配准 6 5 1 傅里葉變換特性 6 5 2 基於傅里葉變換的圖像配准 6 6 圖像配準的評價 6 7 圖像融合 6 7 1 圖像融合的概念 6 7 2 圖像融合的分類 6 7 3 一個簡單圖像融合實例 實訓7 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
