作品简介
本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，最后结合具体案例，使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。
高敬鹏，江志烨，赵娜编著
- 书名
机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理
智能系统与技术丛书 - 作者高敬鹏江志烨赵娜
- 出版社机械工业出版社 / 2020-05
- ISBN书号9787111654360
- 字数约 66,000 字
- 全本定价￥37.50
作品目录
- 前言
- 第1章 智能图像处理入门
- 1.1 智能图像处理概述
- 1.2 环境搭建
- 1.3 思考与练习
- 第2章 Python基础
- 2.1 数据类型
- 2.2 变量与常量
- 2.3 运算符
- 2.4 选择与循环
- 2.5 列表与元组
- 2.6 字典
- 2.7 函数
- 2.8 面向对象编程
- 2.9 思考与练习
- 第3章 图像处理基础
- 3.1 图像的基本表示方法
- 3.2 图像处理的基本操作
- 3.3 初识Numpy.array
- 3.4 图像运算
- 3.5 图像的色彩空间转换
- 3.6 思考与练习
- 第4章 图像几何变换
- 4.1 仿射变换
- 4.2 重映射
- 4.3 投影变换
- 4.4 极坐标变换
- 4.5 思考与练习
- 第5章 图像直方图处理
- 5.1 直方图概述
- 5.2 直方图的绘制
- 5.3 直方图正规化
- 5.4 直方图均衡化
- 5.5 思考与练习
- 第6章 图像平滑滤波处理
- 6.1 图像平滑概述
- 6.2 高斯滤波
- 6.3 均值滤波
- 6.4 方框滤波
- 6.5 中值滤波
- 6.6 双边滤波
- 6.7 2D卷积核的实现
- 6.8 思考与练习
- 第7章 图像阈值处理
- 7.1 阈值处理概述
- 7.2 全局阈值处理
- 7.3 局部阈值处理
- 7.4 Otsu阈值处理
- 7.5 思考与练习
- 第8章 图像形态学处理
- 8.1 腐蚀
- 8.2 膨胀
- 8.3 形态学梯度运算
- 8.4 开运算与闭运算
- 8.5 黑帽与礼帽运算
- 8.6 思考与练习
- 第9章 图像分割处理
- 9.1 分水岭算法的介绍与实现
- 9.2 图像的金字塔分割
- 9.3 思考与练习
- 第10章 图像梯度及边缘检测
- 10.1 Sobel算子
- 10.2 Scharr算子
- 10.3 Canny边缘检测
- 10.4 Laplacian算子
- 10.5 高斯拉普拉斯边缘检测
- 10.6 思考与练习
- 第11章 图像轮廓检测与拟合
- 11.1 OpenCV中轮廓的查找与绘制
- 11.2 OpenCV中轮廓的周长与面积
- 11.3 几何图形的最小外包与拟合
- 11.4 霍夫检测
- 11.5 思考与练习
- 第12章 人脸识别实现
- 12.1 绘图基础
- 12.2 人脸检测
- 12.3 人脸识别
- 12.4 用Fisherfaces与EigenFaces算法进行人脸识别
- 12.5 思考与练习