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智能圖像處理:Python和OpenCV實現 版權信息
- ISBN：9787111694038
- 條形碼：9787111694038 ; 978-7-111-69403-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能圖像處理:Python和OpenCV實現 本書特色
零基礎入門，學會用Python和OpenCV實現海量數字圖像的智能處理
智能圖像處理:Python和OpenCV實現 內容簡介
本書主要以Python+OpenCV為主，系統地介紹了Python在數字圖像處理的各種應用算法和案例，對數字圖像處理的各種算法進行講解和案例分析，以方面讀者后期繼續進行人工智能、機器學習、深度學習等方面的學習和研究，不再需要更換編程語言和編程環境。本書主要以介紹圖像處理技術和應用實例為主，每個處理技術后面跟著至少一個應用實例，全書共給出189個應用實例程序，每個實例均已通過作者的調試，能夠運行正常，讀者可直接引用。
智能圖像處理:Python和OpenCV實現 目錄
前言
第1章 圖像處理環境 1
1.1 圖像處理簡介 1
1.1.1 圖像處理的應用領域 1
1.1.2 圖像處理的常用方法 3
1.2 Python數字圖像處理庫 4
1.3 Python集成環境的安裝 5
1.3.1 Anaconda集成環境的下載與安裝 6
1.3.2 PyCharm集成環境的下載與安裝 10
1.4 習題 14
第2章 數字圖像的獲取和基本運算 15
2.1 圖像的基本類型 15
2.1.1 二值圖像 15
2.1.2 灰度圖像 16
2.1.3 索引圖像 16
2.1.4 彩色圖像 16
2.2 單幅圖像的獲取 17
2.2.1 圖像的讀取 17
2.2.2 圖像的顯示 18
2.2.3 圖像的保存 18
2.2.4 圖像的屬性 19
2.3 視頻圖像的獲取 19
2.3.1 視頻文件的讀寫 20
2.3.2 實時視頻圖像的獲取 20
2.4 圖像的算術運算 22
2.4.1 加法運算 22
2.4.2 減法運算 25
2.4.3 乘法運算 27
2.4.4 除法運算 28
2.5 圖像的邏輯運算 30
2.5.1 按位與運算 30
2.5.2 按位或運算 30
2.5.3 按位非運算 32
2.5.4 按位異或運算 33
2.5.5 綜合實例 34
2.6 習題 34
第3章 數字圖像的幾何運算 36
3.1 圖像平移 36
3.1.1 顯示窗口改變的圖像平移 37
3.1.2 顯示窗口不變的圖像平移 38
3.1.3 仿射變換的應用實例 38
3.2 圖像縮放 39
3.3 圖像旋轉 41
3.4 圖像剪切 43
3.5 圖像的鏡像變換 46
3.6 圖像的透視變換 47
3.7 圖像的極坐標變換 47
3.7.1 數據點坐標系間的轉換 48
3.7.2 圖像數據坐標系間的轉換 48
3.7.3 視頻圖像坐標系間的轉換 49
3.8 習題 51
第4章 圖像空域增強 52
4.1 灰度線性變換 52
4.1.1 用OpenCV做灰度變換與顏色空間變換 52
4.1.2 增加或降低圖像亮度 54
4.1.3 增強或減弱圖像對比度 55
4.1.4 圖像反色變換 56
4.2 非線性變換 58
4.2.1 對數變換 58
4.2.2 伽馬變換 59
4.3 圖像噪聲 60
4.3.1 通過Numpy數組庫添加噪聲 61
4.3.2 通過skimage庫添加噪聲 65
4.4 直方圖均衡化 67
4.4.1 使用Matplotlib庫繪制圖像直方圖 67
4.4.2 使用OpenCV中的函數繪制直方圖 69
4.4.3 自定義函數實現直方圖均衡化 70
4.4.4 使用OpenCV函數實現直方圖均衡化 71
4.4.5 自適應直方圖均衡化 73
4.5 直方圖規定化 74
4.5.1 自定義映像函數實現直方圖規定化 74
4.5.2 直方圖反向投影 78
4.6 習題 79
第5章 圖像空域濾波 81
5.1 空域濾波 81
5.2 圖像平滑 82
5.2.1 均值濾波 82
5.2.2 方框濾波 83
5.2.3 高斯濾波 84
5.2.4 中值濾波 86
5.2.5 雙邊濾波 87
5.3 圖像銳化 89
5.3.1 拉普拉斯濾波 89
5.3.2 自定義卷積核濾波 91
5.3.3 非銳化掩模和高頻提升濾波 93
5.4 習題 94
第6章 圖像頻域濾波 95
6.1 傅里葉變換 95
6.1.1 Numpy中的傅里葉變換 95
6.1.2 OpenCV中的傅里葉變換 96
6.2 低通濾波 98
6.2.1 理想低通濾波 98
6.2.2 巴特沃斯低通濾波 100
6.2.3 高斯低通濾波 102
6.3 高通濾波 103
6.3.1 理想高通濾波 104
6.3.2 巴特沃斯高通濾波 105
6.3.3 高斯高通濾波 107
6.4 帶通和帶阻濾波 109
6.4.1 帶通濾波 109
6.4.2 帶阻濾波 112
6.5 同態濾波 115
6.6 習題 116
第7章 圖像退化和復原 117
7.1 圖像退化與復原的機理 117
7.2 圖像的運動模糊 118
7.3 圖像的逆濾波 120
7.4 圖像的維納濾波 122
7.5 圖像質量的評價 125
7.6 習題 133
第8章 圖像數學形態學 134
8.1 結構元素 134
8.1.1 使用OpenCV生成結構元素 134
8.1.2 使用Numpy生成結構元素 135
8.2 腐蝕 136
8.2.1 OpenCV中的腐蝕函數 136
8.2.2 skimage中的腐蝕函數 137
8.3 膨脹 138
8.3.1 OpenCV中的膨脹函數 138
8.3.2 skimage中的膨脹函數 139
8.3.3 OpenCV形態學處理原型函數 140
8.4 開運算 141
8.4.1 OpenCV中的開運算 141
8.4.2 skimage中的開運算 142
8.5 閉運算 143
8.5.1 OpenCV中的閉運算 143
8.5.2 skimage中的閉運算 144
8.6 高帽運算 145
8.6.1 OpenCV中的高帽運算 145
8.6.2 skimage中的高帽運算 146
8.7 黑帽運算 146
8.7.1 OpenCV中的黑帽運算 146
8.7.2 skimage中的黑帽運算 147
8.8 形態學梯度 148
8.9 灰度形態學 151
8.9.1 灰度圖像的腐蝕運算 151
8.9.2 灰度圖像的膨脹運算 151
8.9.3 灰度圖像的開運算和閉運算 152
8.10 形態學運算檢測圖像的邊緣和角點 153
8.10.1 檢
第1章 圖像處理環境 1
1.1 圖像處理簡介 1
1.1.1 圖像處理的應用領域 1
1.1.2 圖像處理的常用方法 3
1.2 Python數字圖像處理庫 4
1.3 Python集成環境的安裝 5
1.3.1 Anaconda集成環境的下載與安裝 6
1.3.2 PyCharm集成環境的下載與安裝 10
1.4 習題 14
第2章 數字圖像的獲取和基本運算 15
2.1 圖像的基本類型 15
2.1.1 二值圖像 15
2.1.2 灰度圖像 16
2.1.3 索引圖像 16
2.1.4 彩色圖像 16
2.2 單幅圖像的獲取 17
2.2.1 圖像的讀取 17
2.2.2 圖像的顯示 18
2.2.3 圖像的保存 18
2.2.4 圖像的屬性 19
2.3 視頻圖像的獲取 19
2.3.1 視頻文件的讀寫 20
2.3.2 實時視頻圖像的獲取 20
2.4 圖像的算術運算 22
2.4.1 加法運算 22
2.4.2 減法運算 25
2.4.3 乘法運算 27
2.4.4 除法運算 28
2.5 圖像的邏輯運算 30
2.5.1 按位與運算 30
2.5.2 按位或運算 30
2.5.3 按位非運算 32
2.5.4 按位異或運算 33
2.5.5 綜合實例 34
2.6 習題 34
第3章 數字圖像的幾何運算 36
3.1 圖像平移 36
3.1.1 顯示窗口改變的圖像平移 37
3.1.2 顯示窗口不變的圖像平移 38
3.1.3 仿射變換的應用實例 38
3.2 圖像縮放 39
3.3 圖像旋轉 41
3.4 圖像剪切 43
3.5 圖像的鏡像變換 46
3.6 圖像的透視變換 47
3.7 圖像的極坐標變換 47
3.7.1 數據點坐標系間的轉換 48
3.7.2 圖像數據坐標系間的轉換 48
3.7.3 視頻圖像坐標系間的轉換 49
3.8 習題 51
第4章 圖像空域增強 52
4.1 灰度線性變換 52
4.1.1 用OpenCV做灰度變換與顏色空間變換 52
4.1.2 增加或降低圖像亮度 54
4.1.3 增強或減弱圖像對比度 55
4.1.4 圖像反色變換 56
4.2 非線性變換 58
4.2.1 對數變換 58
4.2.2 伽馬變換 59
4.3 圖像噪聲 60
4.3.1 通過Numpy數組庫添加噪聲 61
4.3.2 通過skimage庫添加噪聲 65
4.4 直方圖均衡化 67
4.4.1 使用Matplotlib庫繪制圖像直方圖 67
4.4.2 使用OpenCV中的函數繪制直方圖 69
4.4.3 自定義函數實現直方圖均衡化 70
4.4.4 使用OpenCV函數實現直方圖均衡化 71
4.4.5 自適應直方圖均衡化 73
4.5 直方圖規定化 74
4.5.1 自定義映像函數實現直方圖規定化 74
4.5.2 直方圖反向投影 78
4.6 習題 79
第5章 圖像空域濾波 81
5.1 空域濾波 81
5.2 圖像平滑 82
5.2.1 均值濾波 82
5.2.2 方框濾波 83
5.2.3 高斯濾波 84
5.2.4 中值濾波 86
5.2.5 雙邊濾波 87
5.3 圖像銳化 89
5.3.1 拉普拉斯濾波 89
5.3.2 自定義卷積核濾波 91
5.3.3 非銳化掩模和高頻提升濾波 93
5.4 習題 94
第6章 圖像頻域濾波 95
6.1 傅里葉變換 95
6.1.1 Numpy中的傅里葉變換 95
6.1.2 OpenCV中的傅里葉變換 96
6.2 低通濾波 98
6.2.1 理想低通濾波 98
6.2.2 巴特沃斯低通濾波 100
6.2.3 高斯低通濾波 102
6.3 高通濾波 103
6.3.1 理想高通濾波 104
6.3.2 巴特沃斯高通濾波 105
6.3.3 高斯高通濾波 107
6.4 帶通和帶阻濾波 109
6.4.1 帶通濾波 109
6.4.2 帶阻濾波 112
6.5 同態濾波 115
6.6 習題 116
第7章 圖像退化和復原 117
7.1 圖像退化與復原的機理 117
7.2 圖像的運動模糊 118
7.3 圖像的逆濾波 120
7.4 圖像的維納濾波 122
7.5 圖像質量的評價 125
7.6 習題 133
第8章 圖像數學形態學 134
8.1 結構元素 134
8.1.1 使用OpenCV生成結構元素 134
8.1.2 使用Numpy生成結構元素 135
8.2 腐蝕 136
8.2.1 OpenCV中的腐蝕函數 136
8.2.2 skimage中的腐蝕函數 137
8.3 膨脹 138
8.3.1 OpenCV中的膨脹函數 138
8.3.2 skimage中的膨脹函數 139
8.3.3 OpenCV形態學處理原型函數 140
8.4 開運算 141
8.4.1 OpenCV中的開運算 141
8.4.2 skimage中的開運算 142
8.5 閉運算 143
8.5.1 OpenCV中的閉運算 143
8.5.2 skimage中的閉運算 144
8.6 高帽運算 145
8.6.1 OpenCV中的高帽運算 145
8.6.2 skimage中的高帽運算 146
8.7 黑帽運算 146
8.7.1 OpenCV中的黑帽運算 146
8.7.2 skimage中的黑帽運算 147
8.8 形態學梯度 148
8.9 灰度形態學 151
8.9.1 灰度圖像的腐蝕運算 151
8.9.2 灰度圖像的膨脹運算 151
8.9.3 灰度圖像的開運算和閉運算 152
8.10 形態學運算檢測圖像的邊緣和角點 153
8.10.1 檢
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