中圖網(wǎng)小程序
一鍵登錄
更方便
>
>
智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理
包郵 智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理
作者：高敬鵬趙娜江志燁
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
232
本類五星書(shū)更多>
-
>
全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試最新真考題庫(kù)模擬考場(chǎng)及詳解·二級(jí)MSOffice高級(jí)應(yīng)用
-
>
決戰(zhàn)行測(cè)5000題(言語(yǔ)理解與表達(dá))
-
>
軟件性能測(cè)試.分析與調(diào)優(yōu)實(shí)踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續(xù)交付
-
>
EXCEL最強(qiáng)教科書(shū)(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學(xué)習(xí)
中圖價(jià):¥55.5
加入購(gòu)物車
智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787111654360
- 條形碼：9787111654360 ; 978-7-111-65436-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理 本書(shū)特色
本書(shū)以Python語(yǔ)言為藍(lán)本，以O(shè)penCV為框架，使用Anaconda搭建環(huán)境，通過(guò)豐富的實(shí)例，從實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐、實(shí)用的角度，詳細(xì)敘述了運(yùn)用Python和OpenCV實(shí)現(xiàn)智能圖像處理的過(guò)程。全書(shū)共12章，主要內(nèi)容包括智能圖像處理入門、Python基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測(cè)、圖像輪廓檢測(cè)與擬合、人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)等，全面闡述了智能圖像處理的理論基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
本書(shū)側(cè)重基礎(chǔ)、易學(xué)易懂，各章節(jié)既相對(duì)獨(dú)立又前后關(guān)聯(lián)，其*大的特點(diǎn)就是打破了傳統(tǒng)書(shū)籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎(chǔ)的同時(shí)，搭配具體實(shí)例，通過(guò)對(duì)相關(guān)程序的詳細(xì)講解，幫助讀者進(jìn)一步加深對(duì)理論基礎(chǔ)的理解。本書(shū)每章配有習(xí)題，以指導(dǎo)讀者深入學(xué)習(xí)智能圖像處理技術(shù)。
智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)以Python語(yǔ)言為藍(lán)本，以O(shè)penCV為框架，使用Anaconda搭建環(huán)境，通過(guò)豐富的實(shí)例，從實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐、實(shí)用的角度，詳細(xì)敘述了運(yùn)用Python和OpenCV實(shí)現(xiàn)智能圖像處理的過(guò)程。全書(shū)共12章，主要內(nèi)容包括智能圖像處理入門、Python基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測(cè)、圖像輪廓檢測(cè)與擬合、人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)等，全面闡述了智能圖像處理的理論基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。本書(shū)側(cè)重基礎(chǔ)、易學(xué)易懂，各章節(jié)既相對(duì)獨(dú)立又前后關(guān)聯(lián)，其*大的特點(diǎn)就是打破了傳統(tǒng)書(shū)籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎(chǔ)的同時(shí)，搭配具體實(shí)例，通過(guò)對(duì)相關(guān)程序的詳細(xì)講解，幫助讀者進(jìn)一步加深對(duì)理論基礎(chǔ)的理解。本書(shū)每章配有習(xí)題，以指導(dǎo)讀者深入學(xué)習(xí)智能圖像處理技術(shù)。
智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理 目錄
前言
第1章 智能圖像處理入門 1
1.1 智能圖像處理概述 1
1.2 環(huán)境搭建 2
1.2.1 安裝Python 2
1.2.2 安裝PyCharm 8
1.2.3 PyCharm的初始化 12
1.2.4 OpenCV及常用庫(kù)的配置 15
1.3 思考與練習(xí) 17
第2章 Python基礎(chǔ) 18
2.1 數(shù)據(jù)類型 18
2.1.1 數(shù)值類型 18
2.1.2 字符串類型 20
2.1.3 布爾類型 20
2.2 變量與常量 21
2.3 運(yùn)算符 21
2.3.1 運(yùn)算符簡(jiǎn)介 21
2.3.2 運(yùn)算符優(yōu)先級(jí) 21
2.4 選擇與循環(huán) 22
2.4.1 if語(yǔ)句 22
2.4.2 while循環(huán) 25
2.4.3 for循環(huán) 27
2.4.4 break和continue語(yǔ)句 29
2.5 列表與元組 31
2.5.1 創(chuàng)建 31
2.5.2 查詢 32
2.5.3 修改 33
2.5.4 刪除 34
2.6 字典 35
2.6.1 字典的創(chuàng)建 35
2.6.2 字典的常規(guī)操作 36
2.6.3 字典的遍歷 37
2.7 函數(shù) 38
2.7.1 函數(shù)的定義與調(diào)用 38
2.7.2 參數(shù)傳遞 40
2.8 面向?qū)ο缶幊? 42
2.8.1 類與對(duì)象 42
2.8.2 繼承與多態(tài) 44
2.9 思考與練習(xí) 46
第3章 圖像處理基礎(chǔ) 48
3.1 圖像的基本表示方法 48
3.1.1 二值圖像 48
3.1.2 灰度圖像 48
3.1.3 彩色圖像 49
3.2 圖像處理的基本操作 50
3.2.1 圖像的讀取、顯示和保存 50
3.2.2 圖像通道的基本操作 53
3.2.3 圖像屬性的獲取 55
3.3 初識(shí)Numpy.array 56
3.4 圖像運(yùn)算 57
3.4.1 加法運(yùn)算 57
3.4.2 減法運(yùn)算 59
3.4.3 乘法運(yùn)算 61
3.4.4 除法運(yùn)算 63
3.4.5 邏輯運(yùn)算 64
3.5 圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換 68
3.5.1 色彩空間類型轉(zhuǎn)換函數(shù) 68
3.5.2 RGB色彩空間 68
3.5.3 GRAY色彩空間 69
3.5.4 YCrCb色彩空間 70
3.5.5 HSV色彩空間 71
3.6 思考與練習(xí) 73
第4章 圖像幾何變換 74
4.1 仿射變換 74
4.1.1 平移 75
4.1.2 縮放 76
4.1.3 旋轉(zhuǎn) 77
4.2 重映射 78
4.2.1 復(fù)制 78
4.2.2 繞x軸翻轉(zhuǎn) 80
4.2.3 繞y軸翻轉(zhuǎn) 82
4.2.4 繞x軸與y軸翻轉(zhuǎn) 85
4.3 投影變換 87
4.3.1 原理簡(jiǎn)介 87
4.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 87
4.4 極坐標(biāo)變換 89
4.4.1 原理簡(jiǎn)介 89
4.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 90
4.5 思考與練習(xí) 93
第5章 圖像直方圖處理 94
5.1 直方圖概述 94
5.2 直方圖的繪制 95
5.2.1 用OpenCV繪制直方圖 95
5.2.2 用pyplot繪制直方圖 98
5.3 直方圖正規(guī)化 99
5.3.1 正規(guī)化原理 99
5.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 99
5.3.3 使用normalize實(shí)現(xiàn) 100
5.4 直方圖均衡化 102
5.4.1 均衡化原理簡(jiǎn)介 102
5.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 104
5.4.3 自適應(yīng)直方圖均衡化 108
5.5 思考與練習(xí) 110
第6章 圖像平滑濾波處理 111
6.1 圖像平滑概述 111
6.2 高斯濾波 112
6.2.1 原理簡(jiǎn)介 112
6.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 113
6.3 均值濾波 114
6.3.1 原理簡(jiǎn)介 114
6.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 115
6.4 方框?yàn)V波 117
6.4.1 原理簡(jiǎn)介 117
6.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 117
6.5 中值濾波 119
6.5.1 原理簡(jiǎn)介 119
6.5.2 Python實(shí)現(xiàn) 120
6.6 雙邊濾波 121
6.6.1 原理簡(jiǎn)介 121
6.6.2 Python實(shí)現(xiàn) 122
6.7 2D卷積核的實(shí)現(xiàn) 123
6.8 思考與練習(xí) 125
第7章 圖像閾值處理 126
7.1 閾值處理概述 126
7.2 全局閾值處理 126
7.2.1 原理簡(jiǎn)介 126
7.2.2 OpenCV閾值函數(shù)cv2.threshold() 127
7.2.3 閾值分割實(shí)例 127
7.3 局部閾值處理 136
7.3.1 原理簡(jiǎn)介 136
7.3.2 cv2.adaptiveThreshold()函數(shù) 137
7.4 Otsu閾值處理 139
7.4.1 原理簡(jiǎn)介 139
7.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 140
7.5 思考與練習(xí) 141
第8章 圖像形態(tài)學(xué)處理 142
8.1 腐蝕 142
8.1.1 原理簡(jiǎn)介 142
8.1.2 Python實(shí)現(xiàn) 143
8.2 膨脹 145
8.2.1 原理簡(jiǎn)介 145
8.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 146
8.3 形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算 148
8.3.1 原理簡(jiǎn)介 148
8.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 148
8.4 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算 149
8.4.1 原理簡(jiǎn)介 150
8.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 150
8.5 黑帽與禮帽運(yùn)算 153
8.5.1 原理簡(jiǎn)介 153
8.5.2 Python實(shí)現(xiàn) 154
8.6 思考與練習(xí) 155
第9章 圖像分割處理 157
9.1 分水嶺算法的介紹與實(shí)現(xiàn) 157
9.1.1 算法原理 157
9.1.2 OpenCV中的相關(guān)函數(shù) 158
9.2 圖像的金字塔分割 165
9.2.1 圖像金字塔簡(jiǎn)介 165
9.2.2 OpenCV中的相關(guān)函數(shù) 166
9.2.3 用金字塔算法實(shí)現(xiàn)圖像分割 170
9.3 思考與練習(xí) 171
第10章 圖像梯度及邊緣檢測(cè) 172
10.1 Sobel算子 172
10.1.1 原理簡(jiǎn)介 172
10.1.2 Python實(shí)現(xiàn) 173
10.2 Scharr算子 176
10.2.1 原理簡(jiǎn)介 176
10.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 176
10.3 Canny邊緣檢測(cè) 179
10.3.1 原理簡(jiǎn)介 179
10.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 180
10.4 Laplacian算子 182
10.4.1 原理簡(jiǎn)介 182
10.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 182
10.5 高斯拉普拉斯邊緣檢測(cè) 184
10.5.1 原理簡(jiǎn)介 184
10.5.2 Python實(shí)現(xiàn) 185
10.6 思考與練習(xí) 187
第11章 圖像輪廓檢測(cè)與擬合 188
11.1 OpenCV中輪廓的查找與繪制 188
11.1.1 輪廓的查找與繪制 188
11.1.2 查找繪制輪廓的實(shí)例 189
11.2 OpenCV中輪廓的周長(zhǎng)與面積 192
11.2.1 周長(zhǎng)計(jì)算：cv2.arcLength()函數(shù) 192
11.2.2 面積計(jì)算：cv2.contourArea()函數(shù) 193
11.3 幾何圖形的*小外包與擬合 194
11.3.1 *小外包矩形 195
11.3.2 *小外包圓形 196
11.3.3 *小外包三角形 197
11.3.4 *小外包橢圓 199
11.3.5 *優(yōu)擬合直線 200
11.4 霍夫檢測(cè) 201
11.4.1 霍夫直線檢測(cè) 201
11.4.2 霍夫圓檢測(cè) 204
11.5 思考與練習(xí) 205
第12章 人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn) 207
12.1 繪圖基礎(chǔ) 207
12.1.1 繪制直線：cv2.line()函數(shù) 207
12.1.2 繪制矩形：cv2.rectangle()函數(shù) 209
12.1.3 繪制圓形：cv2.circle()函數(shù) 210
12.1.4 繪制橢圓：cv2.ellipse()函數(shù) 212
12.1.5 在圖形上繪制文字：cv2.putText()函數(shù) 213
12.2 人臉檢測(cè) 214
12.2.1 OpenCV中級(jí)聯(lián)分類器的使用 215
12.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 215
12.3 人臉識(shí)別 217
12.3.1 原理簡(jiǎn)介 217
12.3.2 相關(guān)函數(shù) 217
12.3.3 LBPH人臉識(shí)別的Python實(shí)現(xiàn) 218
12.4 用Fisherfaces與EigenFaces算法進(jìn)行人臉識(shí)別 220
12.4.1 相關(guān)函數(shù) 220
12.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 221
12.5 思考與練習(xí) 223
第1章 智能圖像處理入門 1
1.1 智能圖像處理概述 1
1.2 環(huán)境搭建 2
1.2.1 安裝Python 2
1.2.2 安裝PyCharm 8
1.2.3 PyCharm的初始化 12
1.2.4 OpenCV及常用庫(kù)的配置 15
1.3 思考與練習(xí) 17
第2章 Python基礎(chǔ) 18
2.1 數(shù)據(jù)類型 18
2.1.1 數(shù)值類型 18
2.1.2 字符串類型 20
2.1.3 布爾類型 20
2.2 變量與常量 21
2.3 運(yùn)算符 21
2.3.1 運(yùn)算符簡(jiǎn)介 21
2.3.2 運(yùn)算符優(yōu)先級(jí) 21
2.4 選擇與循環(huán) 22
2.4.1 if語(yǔ)句 22
2.4.2 while循環(huán) 25
2.4.3 for循環(huán) 27
2.4.4 break和continue語(yǔ)句 29
2.5 列表與元組 31
2.5.1 創(chuàng)建 31
2.5.2 查詢 32
2.5.3 修改 33
2.5.4 刪除 34
2.6 字典 35
2.6.1 字典的創(chuàng)建 35
2.6.2 字典的常規(guī)操作 36
2.6.3 字典的遍歷 37
2.7 函數(shù) 38
2.7.1 函數(shù)的定義與調(diào)用 38
2.7.2 參數(shù)傳遞 40
2.8 面向?qū)ο缶幊? 42
2.8.1 類與對(duì)象 42
2.8.2 繼承與多態(tài) 44
2.9 思考與練習(xí) 46
第3章 圖像處理基礎(chǔ) 48
3.1 圖像的基本表示方法 48
3.1.1 二值圖像 48
3.1.2 灰度圖像 48
3.1.3 彩色圖像 49
3.2 圖像處理的基本操作 50
3.2.1 圖像的讀取、顯示和保存 50
3.2.2 圖像通道的基本操作 53
3.2.3 圖像屬性的獲取 55
3.3 初識(shí)Numpy.array 56
3.4 圖像運(yùn)算 57
3.4.1 加法運(yùn)算 57
3.4.2 減法運(yùn)算 59
3.4.3 乘法運(yùn)算 61
3.4.4 除法運(yùn)算 63
3.4.5 邏輯運(yùn)算 64
3.5 圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換 68
3.5.1 色彩空間類型轉(zhuǎn)換函數(shù) 68
3.5.2 RGB色彩空間 68
3.5.3 GRAY色彩空間 69
3.5.4 YCrCb色彩空間 70
3.5.5 HSV色彩空間 71
3.6 思考與練習(xí) 73
第4章 圖像幾何變換 74
4.1 仿射變換 74
4.1.1 平移 75
4.1.2 縮放 76
4.1.3 旋轉(zhuǎn) 77
4.2 重映射 78
4.2.1 復(fù)制 78
4.2.2 繞x軸翻轉(zhuǎn) 80
4.2.3 繞y軸翻轉(zhuǎn) 82
4.2.4 繞x軸與y軸翻轉(zhuǎn) 85
4.3 投影變換 87
4.3.1 原理簡(jiǎn)介 87
4.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 87
4.4 極坐標(biāo)變換 89
4.4.1 原理簡(jiǎn)介 89
4.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 90
4.5 思考與練習(xí) 93
第5章 圖像直方圖處理 94
5.1 直方圖概述 94
5.2 直方圖的繪制 95
5.2.1 用OpenCV繪制直方圖 95
5.2.2 用pyplot繪制直方圖 98
5.3 直方圖正規(guī)化 99
5.3.1 正規(guī)化原理 99
5.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 99
5.3.3 使用normalize實(shí)現(xiàn) 100
5.4 直方圖均衡化 102
5.4.1 均衡化原理簡(jiǎn)介 102
5.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 104
5.4.3 自適應(yīng)直方圖均衡化 108
5.5 思考與練習(xí) 110
第6章 圖像平滑濾波處理 111
6.1 圖像平滑概述 111
6.2 高斯濾波 112
6.2.1 原理簡(jiǎn)介 112
6.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 113
6.3 均值濾波 114
6.3.1 原理簡(jiǎn)介 114
6.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 115
6.4 方框?yàn)V波 117
6.4.1 原理簡(jiǎn)介 117
6.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 117
6.5 中值濾波 119
6.5.1 原理簡(jiǎn)介 119
6.5.2 Python實(shí)現(xiàn) 120
6.6 雙邊濾波 121
6.6.1 原理簡(jiǎn)介 121
6.6.2 Python實(shí)現(xiàn) 122
6.7 2D卷積核的實(shí)現(xiàn) 123
6.8 思考與練習(xí) 125
第7章 圖像閾值處理 126
7.1 閾值處理概述 126
7.2 全局閾值處理 126
7.2.1 原理簡(jiǎn)介 126
7.2.2 OpenCV閾值函數(shù)cv2.threshold() 127
7.2.3 閾值分割實(shí)例 127
7.3 局部閾值處理 136
7.3.1 原理簡(jiǎn)介 136
7.3.2 cv2.adaptiveThreshold()函數(shù) 137
7.4 Otsu閾值處理 139
7.4.1 原理簡(jiǎn)介 139
7.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 140
7.5 思考與練習(xí) 141
第8章 圖像形態(tài)學(xué)處理 142
8.1 腐蝕 142
8.1.1 原理簡(jiǎn)介 142
8.1.2 Python實(shí)現(xiàn) 143
8.2 膨脹 145
8.2.1 原理簡(jiǎn)介 145
8.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 146
8.3 形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算 148
8.3.1 原理簡(jiǎn)介 148
8.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 148
8.4 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算 149
8.4.1 原理簡(jiǎn)介 150
8.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 150
8.5 黑帽與禮帽運(yùn)算 153
8.5.1 原理簡(jiǎn)介 153
8.5.2 Python實(shí)現(xiàn) 154
8.6 思考與練習(xí) 155
第9章 圖像分割處理 157
9.1 分水嶺算法的介紹與實(shí)現(xiàn) 157
9.1.1 算法原理 157
9.1.2 OpenCV中的相關(guān)函數(shù) 158
9.2 圖像的金字塔分割 165
9.2.1 圖像金字塔簡(jiǎn)介 165
9.2.2 OpenCV中的相關(guān)函數(shù) 166
9.2.3 用金字塔算法實(shí)現(xiàn)圖像分割 170
9.3 思考與練習(xí) 171
第10章 圖像梯度及邊緣檢測(cè) 172
10.1 Sobel算子 172
10.1.1 原理簡(jiǎn)介 172
10.1.2 Python實(shí)現(xiàn) 173
10.2 Scharr算子 176
10.2.1 原理簡(jiǎn)介 176
10.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 176
10.3 Canny邊緣檢測(cè) 179
10.3.1 原理簡(jiǎn)介 179
10.3.2 Python實(shí)現(xiàn) 180
10.4 Laplacian算子 182
10.4.1 原理簡(jiǎn)介 182
10.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 182
10.5 高斯拉普拉斯邊緣檢測(cè) 184
10.5.1 原理簡(jiǎn)介 184
10.5.2 Python實(shí)現(xiàn) 185
10.6 思考與練習(xí) 187
第11章 圖像輪廓檢測(cè)與擬合 188
11.1 OpenCV中輪廓的查找與繪制 188
11.1.1 輪廓的查找與繪制 188
11.1.2 查找繪制輪廓的實(shí)例 189
11.2 OpenCV中輪廓的周長(zhǎng)與面積 192
11.2.1 周長(zhǎng)計(jì)算：cv2.arcLength()函數(shù) 192
11.2.2 面積計(jì)算：cv2.contourArea()函數(shù) 193
11.3 幾何圖形的*小外包與擬合 194
11.3.1 *小外包矩形 195
11.3.2 *小外包圓形 196
11.3.3 *小外包三角形 197
11.3.4 *小外包橢圓 199
11.3.5 *優(yōu)擬合直線 200
11.4 霍夫檢測(cè) 201
11.4.1 霍夫直線檢測(cè) 201
11.4.2 霍夫圓檢測(cè) 204
11.5 思考與練習(xí) 205
第12章 人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn) 207
12.1 繪圖基礎(chǔ) 207
12.1.1 繪制直線：cv2.line()函數(shù) 207
12.1.2 繪制矩形：cv2.rectangle()函數(shù) 209
12.1.3 繪制圓形：cv2.circle()函數(shù) 210
12.1.4 繪制橢圓：cv2.ellipse()函數(shù) 212
12.1.5 在圖形上繪制文字：cv2.putText()函數(shù) 213
12.2 人臉檢測(cè) 214
12.2.1 OpenCV中級(jí)聯(lián)分類器的使用 215
12.2.2 Python實(shí)現(xiàn) 215
12.3 人臉識(shí)別 217
12.3.1 原理簡(jiǎn)介 217
12.3.2 相關(guān)函數(shù) 217
12.3.3 LBPH人臉識(shí)別的Python實(shí)現(xiàn) 218
12.4 用Fisherfaces與EigenFaces算法進(jìn)行人臉識(shí)別 220
12.4.1 相關(guān)函數(shù) 220
12.4.2 Python實(shí)現(xiàn) 221
12.5 思考與練習(xí) 223
展開(kāi)全部
智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí):基于OpenCV和Python的智能圖像處理 作者簡(jiǎn)介
高敬鵬，博士學(xué)歷，碩士生導(dǎo)師，2002年至今，任職于哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院。研究方向主要包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、現(xiàn)代通信技術(shù)與電子系統(tǒng)等；先后參與多項(xiàng)國(guó)防預(yù)研、國(guó)家省部級(jí)科學(xué)基金、橫向科研和教改等項(xiàng)目，其中主持科研項(xiàng)目6項(xiàng)，參與科研項(xiàng)目10余項(xiàng)；授權(quán)發(fā)明專利2項(xiàng)，受理發(fā)明專利10余項(xiàng)，軟件著作權(quán)2項(xiàng)，實(shí)用新型專利2項(xiàng)；發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，合著專著1部，主編教材7部；2014年獲中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)等主辦的“第三屆高等學(xué)校自制實(shí)驗(yàn)教學(xué)儀器設(shè)備評(píng)選”全國(guó)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)：2017獲黑龍江省高等教育教學(xué)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)；2018年獲中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)主辦的“全國(guó)高校教師教學(xué)創(chuàng)新大賽”全國(guó)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。 江志燁，博士學(xué)歷，研究員，任職于北京航天長(zhǎng)征飛行器研究所。 趙娜，博士學(xué)歷，講師，任職于重慶電子工程職業(yè)學(xué)院。
書(shū)友推薦
- >
我與地壇
- >
隨園食單
- >
企鵝口袋書(shū)系列·偉大的思想20:論自然選擇(英漢雙語(yǔ))
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
史學(xué)評(píng)論
- >
羅庸西南聯(lián)大授課錄
- >
自卑與超越
- >
【精裝繪本】畫(huà)給孩子的中國(guó)神話
本類暢銷
