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\\\"(1)以“概述+案例”的形式编写,讲述Python计算机视觉开发中所需的知识和技能。 (2)案例涵盖面广、实用,扩展性、可读性强。全书提供了80多个实例,大多来自日常生活,应用性强。 (3)点面兼顾,涵盖数字图像处理中几乎所有的基本模块,并涉及视频处理、配准拼接、数字水印等 图像处理方面的内容,全面讲解基于Python进行计算机视觉应用的原理及方法。 (4)配套教学课件和程序代码。\\\"
本书以Python为平台,
以“概述+案例”的方式系统
地对计算机视觉进行实战分
析。本书先介绍计算机视觉
编程基础知识,接着介绍在
各个领域利用Python解决计
算机视觉问题, 通过两
个经典案例综合分析计算机
视觉应用。为了帮助读者
好地掌握相关知识,各章节
都是通过概述与案例相结合
的方式,让读者在掌握概念
的同时举一反三,掌握程序
设计的方法,利用程序设计
解决实际问题。
本书适合计算机视觉初
学者以及想深入研究Python
计算机视觉的开发者阅读参
考。
第1章 计算机视觉编程基础知识
1.1 计算机视觉概述
1.1.1 什么是计算机视觉
1.1.2 发展现状
1.1.3 计算机视觉用途
1.1.4 相关学科
1.1.5 计算机视觉的经典问题
1.2 Python编程软件
1.2.1 Python应用领域
1.2.2 发展历程
1.2.3 Python的安装
1.2.4 使用pip安装第三方库
1.3 几个常用库
1.3.1 numpy库
1.3.2 scipy库
1.3.3 pandas库
1.3.4 scikit-learn库
1.4 Python图像处理类库
1.4.1 转换图像格式
1.4.2 创建缩略图
1.4.3 复制并粘贴图像区域
1.4.4 调整尺寸和旋转
1.5 Matplotlib库
1.6 Numpy图像处理
1.6.1 灰度变换
1.6.2 图像缩放
1.6.3 直方图均衡化
1.6.4 图像平均
1.6.5 图像主成分分析
1.7 Scipy图像处理
1.7.1 图像模糊
1.7.2 图像导数
1.7.3 形态学
1.7.4 io和misc模块
1.8 图像降噪
第2章 图像去雾技术
2.1 空域图像增强
2.1.1 空域低通滤波
2.1.2 空域高通滤波器
2.2 时域图像增强
2.3 色阶调整去雾技术
2.3.1 概述
2.3.2 暗通道去雾原理
2.3.3 暗通道去雾实例
2.4 直方图均衡化去雾技术
2.4.1 色阶调整原理
2.4.2 自动色阶图像处理算法
第3章 形态学的去噪
3.1 图像去噪的方法
3.2 数学形态学的原理