Python圖像處理與機器視覺入門

李欽

Python圖像處理與機器視覺入門
  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2024-05-01
  • 定價: $264
  • 售價: 8.5 折 $224
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 212
  • ISBN: 7121471833
  • ISBN-13: 9787121471834
  • 相關分類: Computer Vision

    • 下單後立即進貨 (約4週~6週)

相關主題

商品描述

本書將Python軟件開發語言與機器視覺的實現深度綁定，將常見常用、可直接轉化的機器視覺算法用最基礎的數學與python語言實現。利用基礎的編程知識與數學知識，通過將機器視覺算法逐步拆解，主要包括：機器視覺簡介、數字圖像基礎、圖像增強、人臉識別、圖像分割等內容。本書內容翔實，圖文並茂，操作步驟描述詳細，體例結構符合職業教育規範，配備豐富的教學資源，如課件、教案、習題、在線測試等，適合作為職業教育相關課程教材。

目錄大綱

目 錄
1 Python
1.1 搭建環境
1.1.1 安裝Python
1.1.2 安裝PyCharm
1.1.3 創建PyCharm項目
1.2 Python基礎
1.2.1 基礎語法
1.2.2 標準數據類型
1.2.3 條件控制
1.2.4 循環結構
1.2.5 函數
1.2.6 錯誤和異常
1.2.7 模塊
1.3 本書所用依賴庫
1.3.1 依賴庫介紹
1.3.2 依賴庫安裝
2 圖像處理與機器視覺
2.1 基本概念
2.2 應用場景
3 圖像的點運算
3.1 基本概念
3.2 線性變換
3.3 伽馬變換
3.4 直方圖均衡化
3.5 章節練習
4 圖像的幾何變換
4.1 基本概念
4.2 平移變換
4.3 縮放變換
4.4 旋轉變換
4.5 插值運算
4.6 仿射與投影
4.7 圖像配準
4.8 章節練習
5 空間域圖像增強
5.1 基本概念
5.2 相關與捲積
5.3 圖像的低通濾波與高通濾波
5.4 圖像降噪
5.5 圖像銳化
5.6 章節練習
6 頻率域圖像增強
6.1 基本概念
6.2 傅里葉變換
6.3 離散餘弦變換
6.4 小波變換
6.5 章節練習
7 圖像特徵提取
7.1 基本概念
7.2 主元分析
7.2.1 主元分析與人臉識別
7.2.2 分類性能指標
7.2.3 支持向量機
7.3 深度神經網絡
7.3.1 簡單線性回歸與最小二乘法
7.3.2 梯度下降
7.3.3 多元線性回歸
7.3.4 邏輯回歸與神經元
7.3.5 神經網絡與深度神經網絡
7.3.6 誤差反向傳播法
7.3.7 激活函數
7.3.8 全連接網絡與捲積神經網絡
7.4 基於捲積神經網絡的圖像分類
7.5 章節練習
8 圖像分割
8.1 基本概念
8.2 基於直方圖分析的圖像分割
8.3 基於神經網絡的圖像分割
8.3.1 任務類別
8.3.2 應用場景
8.3.3 語義分割模型DeepLabV3Plus
8.3.4 使用PaddlePaddle訓練DeepLabV3Plus模型
8.4 章節練習
9 圖像修復
9.1 基本概念
9.2 圖像修復的研究領域
9.3 基於深度學習的圖像修復
9.4 圖像修復模型CMFNet
9.5 章節練習
10 圖像美顏
10.1 基本概念
10.2 美顏技術
10.3 章節練習
11 圖像形態學
11.1 基本概念
11.2 腐蝕操作
11.3 膨脹操作
11.4 開操作
11.5 閉操作
11.6 紅細胞計數
11.7 章節練習
12 增強現實
12.1 基本概念
12.2 相機矯正
12.3 姿勢估計
12.4 章節練習
13 視頻處理
13.1 簡介
13.2 目標跟蹤
13.3 視頻分割
13.4 章節練習
參考文獻

類似商品