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電腦視覺--基於OpenCV的圖像處理(十四五高等職業教育電腦類新形態一體化系列教材)

  • 作者：編者:宋桂嶺|責編:汪敏//包寧
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113309800
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：159
人民幣：RMB 36 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對高等職業院校人工智慧技術等專業教學要求，以實際項目為案例，以工程代碼實現為主線，介紹利用OpenCV進行數字圖像處理的基本方法，讓讀者對未來的人工智慧工作場景有深刻的認知，從而讓理論性強、內容抽象、演算法較多的數字圖像處理知識與崗位任務緊密融合。
    本書分為四部分：第1部分為圖像採集及操作實戰，主要介紹OpenCV環境配置、數字圖像基本操作相關內容；第2部分為圖像增強實戰，主要介紹數字濾波操作、圖像亮度及對比度操作相關內容；第3部分為圖像分析實戰，主要介紹圖像分割、目標檢測和目標追蹤相關內容；第4部分為機器學習實戰，主要介紹文字識別、深度學習相關內容。
    本書適合作為高等職業院校人工智慧技術應用、電腦應用技術、工業機器人技術等專業教材，也可作為準備從事電腦視覺應用開發人員的參考書。
作者介紹
編者:宋桂嶺|責編:汪敏//包寧
目錄
第1部分  圖像採集及操作實戰
  第1章  OpenCV環境配置
    1.1  電腦視覺概述
      1.1.1  電腦視覺的概念
      1.1.2  電腦視覺的任務
      1.1.3  電腦視覺的應用
    1.2  OpentCV概述
    1.3  OpentCV-Python環境配置
      1.3.1  Python環境的安裝
      1.3.2  OpenCV-Python安裝
      1.3.3  PyCharm安裝及配置
    小結
  第2章  數字圖像基本操作
    2.1  數字圖像的讀取與顯示
    2.2  數字圖像在電腦中的表示
    2.3  視頻採集與存儲
    2.4  圖像基本操作
      2.4.1  圖像像素操作
      2.4.2  圖像興趣區域選取
      2.4.3  圖像通道操作
      2.4.4  顏色空間轉換
      2.4.5  圖像邊框的填充
    2.5  圖像的幾何變換
      2.5.1  圖像的縮放
      2.5.2  圖像的平移
      2.5.3  圖像的旋轉
      2.5.4  圖像的透視變換
    項目實戰  基於顏色的目標追蹤
    小結
第2部分  圖像增強實戰
  第3章  數字濾波操作
    3.1  圖像雜訊
    3.2  圖像濾波
    3.3  鄰域平滑濾波
    3.4  頻域低通濾波及高通濾波
    3.5  圖像梯度及邊緣濾波
    項目實戰  圖像清晰度評價
    小結
  第4章  圖像亮度及對比度操作
    4.1  圖像直方圖概念及可視化
    4.2  直方圖均衡化與圖像對比度增強
    4.3  直方圖的掩模操作
    4.4  圖像亮度調整
    4.5  圖像對比度調整
    項目實戰  互動式圖像增強
    小結
第3部分  圖像分析實戰
  第5章  圖像分割
    5.1  圖像分割概述
    5.2  圖像閾值分割

    5.3  圖形形態學操作
    5.4  圖像輪廓提取
    5.5  分水嶺圖像分割
    項目實戰1  利用圖割(GrabCut)實現互動式摳圖
    項目實戰2  錫球輪廓提取及面積計算
    小結
  第6章  目標檢測
    6.1  目標檢測概述
    6.2  模板匹配
    6.3  特徵匹配
      6.3.1  圖像特徵理解
      6.3.2  圖像特徵描述
      6.3.3  基於特徵匹配的目標檢測
    項目實戰  疲勞駕駛檢測
    小結
  第7章  目標跟蹤
    7.1  目標跟蹤概述
    7.2  目標跟蹤實現
      7.2.1  數據集下載
      7.2.2  視頻合成
      7.2.3  OpenCV目標跟蹤實現
    7.3  背景差分
    項目實戰  手勢跟蹤
    小結
第4部分  機器學習實戰
  第8章  文字識別
    8.1  手寫數字識別
      8.1.1  OpenCV人工神經網路概述
      8.1.2  手寫數字識別
    8.2  Paddle文與識別
    項目實戰1  車牌識別
    項目實戰2  鏡頭規格識別
    小結
  第9章  深度學習
    9.1  OpenCV DNN模塊概述
    9.2  第三方深度學習庫與OpenCV集成
    小結
參考文獻

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