計算機視覺案例教程劉小華 9787121459221 【台灣高等教育出版社】

Name: 計算機視覺案例教程 劉小華 9787121459221 【台灣高等教育出版社】
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書名：計算機視覺案例教程
ISBN：9787121459221
出版社：電子工業
著編譯者：劉小華
頁數：314
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1556856
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內容簡介

計算機視覺是一門研究和應用學科，它研究如何使用計算機來處理和理解圖像與視頻，該研究領域涵蓋了從圖像採集和處理到圖像分析和識別等多項技術。它的目標是使計算機能夠像人類一樣理解視覺信息，並且能夠自動執行視覺任務。本書是一本以應用為導向的計算機視覺案例教材，全書共分11章。第1章講述計算機視覺概述；第2章講述系統環境搭建；第3章主要講述圖像處理基礎；第4章主要講述圖像濾波；第5章講述圖像特徵提取和匹配；第6章講述圖像分割基礎；第7章講述基於經典機器學習的圖像分類；第8章講述基於全連接網路和卷積神經網路的圖像分類基礎；第9章講述基於卷積神經網路的圖像分類程序的規範寫法；第10章講述基於YOLO的目標檢測和物體追蹤；第11章講述基於深度學習的人臉檢測、人臉識別和表情識別。前7章主要講述必要的理論基礎和基於經典機器學習的計算機視覺；后4章主要講述基於深度學習的計算機視覺。學習本書學生有必要的Python基礎知識即可，無須事先學習深度學習課程，最好具備一定的機器學習基礎。本書希望做到：知識技能較系統，寫法深入淺出，案例有較好的實用性；能幫助學生入門，能幫助學生樹立解決問題的信心。

第1章計算機視覺概述
1 1 從人類視覺系統到計算機視覺
1 2 計算機視覺與人工智慧
1 3 計算機視覺應用
1 4 課後習題
1 5 本章小結
第2章系統環境搭建
2 1 項目1 搭建計算機視覺應用開發的系統環境
2 2 課後習題
2 3 本章小結
第3章圖像處理基礎
3 1 項目2 把logo貼到大圖右下角
3 2 課後習題
3 3 本章小結
第4章圖像濾波
4 1 項目3 交通視頻中的車道線檢測和繪製
4 2 課後習題
4 3 本章小結
第5章圖像特徵提取和匹配
5 1 項目4 基於特徵提取的logo定位
5 2 課後習題
5 3 本章小結
第6章圖像分割基礎
6 1 項目5 數獨圖像中題干已知數字的分割
6 2 課後習題
6 3 本章小結
第7章使用經典機器學習方法的目標檢測和圖像分類
7 1 項目6 使用SVM完成圖片中的多車檢測
7 2 項目7 使用KNN識別印刷體數字
7 3 課後習題
7 4 本章小結
第8章基於深度學習的圖像分類基礎
8 1 項目8 基於全連接網路的圖像分類
8 2 項目9 基於卷積神經網路（CNN）的圖像分類
8 3 課後習題
8 4 本章小結
第9章複雜深度學習項目的規範寫法
9 1 項目10 基於本地數據的貓狗圖像分類
9 2 課後習題
9 3 本章小結
第10章基於深度學習的物體追蹤
10 1 項目11 基於YOLOv3的行人追蹤
10 2 課後習題
10 3 本章小結
第11章基於深度學習的人臉相關應用
11 1 項目12 人臉檢測、人臉識別和表情識別
11 2 課後習題
11 3 本章小結
附錄A：術語表
附錄B：基於Ubuntu操作系統和CPU的系統環境搭建
附錄C：基於Ubuntu操作系統和GPU的系統環境搭建
附錄D：CPU下的TensorFlow和Python版本對應關係
附錄E：GPU下的TensorFlow、Python、CUDA和cuDNN版本對應關係
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