作品简介

本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。

本书共13章,内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV、OpenCV图像处理实战、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、BP神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。本书强调理论联系实际,着重介绍TensorFlow+OpenCV解决图像识别的应用,提供大量数据集供读者使用,并以代码的形式实现深度学习模型实例供读者参考。本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员的自学用书,也可作为高等院校和培训学校相关专业的教材使用。

王晓华,高校资深计算机专业讲师,给研究生和本科生讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等相关课程。主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题,独立完成一项科研成果并获省级成果认定,发表过多篇论文,申请有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》等图书。

作品目录

  • 内容简介
  • 作者简介
  • 前 言
  • 第1章 计算机视觉与深度学习
  • 1.1 计算机视觉与深度学习的关系
  • 1.2 计算机视觉学习的基础与研究方向
  • 1.3 本章小结
  • 第2章 Python的安装与使用
  • 2.1 Python基本安装和用法
  • 2.2 TensorFlow类库的下载与安装(基于CPU模式)
  • 2.3 TensorFlow类库的下载与安装(基于GPU模式)
  • 2.4 OpenCV类库的下载与安装
  • 2.5 Python常用类库中的threading
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 Python数据处理及可视化
  • 3.1 从小例子起步——NumPy的初步使用
  • 3.2 图形化数据处理——Matplotlib包的使用
  • 3.3 深度学习理论方法——相似度计算
  • 3.4 数据的统计学可视化展示
  • 3.5 Python数据分析与可视化实战——某地降水的关系处理
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 深度学习的理论基础——机器学习
  • 4.1 机器学习基本分类
  • 4.2 机器学习基本算法
  • 4.3 算法的理论基础
  • 4.4 回归算法
  • 4.5 机器学习的其他算法——决策树
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 计算机视觉处理库OpenCV
  • 5.1 认识OpenCV
  • 5.2 OpenCV基本的图片读取
  • 5.3 OpenCV的卷积核处理
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 OpenCV图像处理实战
  • 6.1 图片的自由缩放以及边缘裁剪
  • 6.2 使用OpenCV扩大图像数据库
  • 6.3 本章小结
  • 第7章 Let's play TensorFlow
  • 7.1 TensorFlow游乐场
  • 7.2 Hello TensorFlow
  • 7.3 本章小结
  • 第8章 Hello TensorFlow,从0到1
  • 8.1 TensorFlow的安装
  • 8.2 TensorFlow常量、变量和数据类型
  • 8.3 TensorFlow矩阵计算
  • 8.4 Hello TensorFlow
  • 8.5 本章小结
  • 第9章 TensorFlow重要算法基础
  • 9.1 BP神经网络简介
  • 9.2 BP神经网络两个基础算法详解
  • 9.3 TensorFlow实战——房屋价格的计算
  • 9.4 反馈神经网络反向传播算法介绍
  • 9.5 本章小结
  • 第10章 TensorFlow数据的生成与读取
  • 10.1 TensorFlow的队列
  • 10.2 CSV文件的创建与读取
  • 10.3 TensorFlow文件的创建与读取
  • 10.4 本章小结
  • 第11章 卷积神经网络的原理
  • 11.1 卷积运算基本概念
  • 11.2 卷积神经网络的结构详解
  • 11.3 TensorFlow实现LeNet实例
  • 11.4 本章小结
  • 第12章 卷积神经网络公式的推导与应用
  • 12.1 反馈神经网络算法
  • 12.2 使用卷积神经网络分辨CIFAR-10数据集
  • 12.3 本章小结
  • 第13章 猫狗大战——实战AlexNet图像识别
  • 13.1 AlexNet简介
  • 13.2 实战猫狗大战——AlexNet模型
  • 13.3 本章小结
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