輕松學數字圖像處理——基於Python語言和NumPy庫(微課視頻版)
侯偉、馬燕芹
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第1章數字圖像處理簡介(50min)
1.1人類視覺
1.1.1視覺感知
1.1.2視覺認知
1.2圖像
1.2.1圖像的概念
1.2.2數字圖像表示
1.2.3採樣和量化
1.2.4數字圖像基本類型
1.2.5數字圖像存儲
1.3數字圖像處理概述
1.3.1數字圖像處理發展
1.3.2常用數字圖像處理庫
1.3.3數字圖像處理應用
1.3.4數字圖像處理內容
1.4本章小結
第2章開發環境搭建(47min)
2.1開發環境簡介
2.1.1Python語言
2.1.2在線開發環境介紹
2.1.3離線開發環境介紹
2.2在線開發環境AI Studio
2.2.1登錄和項目創建
2.2.2在線開發環境界面
2.2.3筆記本的使用
2.3離線開發環境的搭建
2.3.1安裝Python
2.3.2安裝VS Code
2.4Python的第三方庫
2.4.1第三方庫的檢索
2.4.2包管理器pip
2.4.3第三方庫的安裝
2.5本章小結
第3章初識數字圖像處理(42min)
3.1Pillow庫的簡單使用
3.1.1圖像生成
3.1.2圖像存取與顯示
3.1.3圖像屬性查詢
3.1.4圖像處理初步
3.1.5Tkinter顯示圖像
3.2Matplotlib庫的簡單使用
3.2.1圖像繪制
3.2.2圖形繪制
3.3本章小結
第4章NumPy數組和圖像(56min)
4.1數組和圖像
4.1.1數據類型
4.1.2數組創建
4.1.3數組屬性
4.2數組運算
4.2.1數組索引和切片
4.2.2數值運算
4.2.3矩陣運算
4.2.4聚合運算
4.2.5數組映射
4.3本章小結
第5章圖像點運算(37min)
5.1圖像點運算概述
5.2圖像線性灰度變換
5.3圖像分段線性灰度變換
5.4圖像非線性灰度變換
5.4.1圖像對數變換
5.4.2圖像伽馬變換
5.4.3圖像比特平面切片
5.4.4圖像二值化
5.5圖像其他灰度變換
5.5.1灰度級壓縮
5.5.2灰度級切片
5.6圖像點運算應用
5.6.1案例: 圖像混合
5.6.2案例: 圖像掩模
5.6.3案例: 圖像求差
5.6.4案例: 植被指數
5.6.5案例: 色彩空間變換
5.6.6案例: 膚色識別
5.7本章小結
第6章圖像鄰域運算(39min)
6.1圖像鄰域簡介
6.1.1圖像鄰域
6.1.2像素連通性
6.1.3像素距離
6.2圖像鄰域運算
6.2.1鄰域運算表示
6.2.2鄰域生成
6.3圖像濾波
6.3.1均值濾波
6.3.2高斯濾波
6.3.3中值濾波
6.4邊緣檢測
6.4.1Sobel算子
6.4.2Scharr算子
6.4.3Prewitt算子
6.4.4Laplacian算子
6.5形態學運算
6.5.1膨脹和腐蝕
6.5.2形態學梯度
6.5.3開運算和閉運算
6.5.4頂帽和黑帽運算
6.6本章小結
第7章圖像全局運算(51min)
7.1仿射變換基礎
7.1.1圖像仿射變換基本原理
7.1.2圖像插值理論
7.2圖像典型仿射變換
7.2.1圖像平移
7.2.2圖像縮放
7.2.3圖像旋轉
7.3直方圖均衡化
7.4圖像頻域處理基礎
7.4.1一維傅里葉變換
7.4.2二維傅里葉變換
7.4.3圖像頻譜圖
7.5圖像頻域濾波
7.5.1低通濾波
7.5.2高通濾波
7.5.3帶通和帶阻濾波
7.5.4案例: 條帶噪聲消除
7.6本章小結
第8章機器學習與數字圖像處理(48min)
8.1機器學習概述
8.1.1基本概念
8.1.2機器學習的分類
8.2圖像處理與機器學習
8.2.1像素與特徵
8.2.2圖像特徵向量的構造
8.2.3圖像處理與特徵提取
8.2.4機器學習庫Sklearn簡介
8.3圖像聚類
8.3.1距離和相似性
8.3.2案例: K均值聚類
8.3.3案例: 層次聚類
8.3.4案例: 高斯混合聚類
8.4本章小結
第9章圖像處理軟件開發(54min)
9.1Tkinter 介紹
9.1.1控件
9.1.2事件
9.1.3佈局
9.2常用控件的使用
9.2.1基本控件
9.2.2容器控件
9.2.3內置功能窗體
9.3圖像處理軟件設計
9.3.1功能設計
9.3.2界面設計
9.4圖像處理軟件的實現
9.4.1啟動界面
9.4.2主界面
9.4.3參數配置界面
9.4.4啟動程序
9.5圖像處理軟件的打包
9.5.1PyInstaller簡介
9.5.2PyInstaller的使用
9.5.3程序打包
9.6本章小結
參考文獻