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計算機視覺應用開發(fā)基礎 版權信息
- ISBN：9787121448638
- 條形碼：9787121448638 ; 978-7-121-44863-8
- 裝幀：平塑
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計算機視覺應用開發(fā)基礎 本書特色
本書以實踐為導向，以實際應用為目標介紹圖像處理基礎知識與計算機視覺應用開發(fā)的基本概念和基礎知識，并結合計算機視覺應用“1+X”職業(yè)技能等級證書相關知識點，使用 Python 實現(xiàn)一些常用的圖像處理和計算機視覺典型算法。
計算機視覺應用開發(fā)基礎 內容簡介
本書共 16 章，所有內容均為掌握計算機視覺應用開發(fā)技術所需的基礎圖像處理知識。第 1 章為計算機視覺開發(fā)的環(huán)境介紹；第 2～8 章為圖像處理基礎知識，包括圖像處理基礎、圖像運算、色彩空間轉換、圖像幾何變換、圖像濾波、圖像梯度和圖像的直方圖處理；第 9～16 章為計算機視覺應用開發(fā)的相關內容，其中融合了計算機視覺應用“1+X”職業(yè)技能等級證書相關知識點，主要包括繪制圖形、圖像金字塔、圖像特征檢測算法、人臉檢測與人臉識別、目標檢測與識別、網絡圖像采集、圖像數(shù)據(jù)標注、視頻處理。本書可作為高職院校人工智能相關專業(yè)“計算機視覺應用開發(fā)”課程的教材，也可作為計算機培訓機構計算機視覺應用開發(fā)相關課程的培訓資料；對于廣大計算機視覺開發(fā)愛好者，本書是很好的入門級學習用書。
計算機視覺應用開發(fā)基礎 目錄
第 1 章 開發(fā)環(huán)境 OpenCV 入門 …………………………………………………………… 1
1.1 安裝與配置 OpenCV ……………………………………………………………… 2
1.2 圖像讀 / 寫的基本操作 …………………………………………………………… 4
1.2.1 讀取圖像 …………………………………………………………………… 4
1.2.2 顯示圖像 …………………………………………………………………… 4
1.2.3 保存圖像 …………………………………………………………………… 7
1.2.4 查看圖像屬性 ……………………………………………………………… 8
1.3 OpenCV 貢獻庫 …………………………………………………………………… 8
思考與練習………………………………………………………………………………… 9
第 2 章? 圖像處理基礎 …………………………………………………………………… 10
2.1 圖像的獲取及基本表示方法 …………………………………………………… 10
2.2 圖像處理中的 NumPy 簡介 ……………………………………………………… 12
2.3 像素處理 ………………………………………………………………………… 15
2.4 使用 NumPy 訪問像素 …………………………………………………………… 22
思考與練習……………………………………………………………………………… 25
第 3 章? 圖像運算 ………………………………………………………………………… 26
3.1 圖像加減運算 …………………………………………………………………… 26
3.2 圖像混合 ………………………………………………………………………… 29
3.3 圖像按位邏輯運算 ……………………………………………………………… 30
3.3.1 按位與運算 ……………………………………………………………… 30
3.3.2 按位或運算 ……………………………………………………………… 31
3.3.3 按位非（取反）運算 …………………………………………………… 32
3.3.4 按位異或運算 …………………………………………………………… 33
3.4 掩模 ……………………………………………………………………………… 34
3.5 圖像加密、解密 ………………………………………………………………… 35
思考與練習……………………………………………………………………………… 37
第 4 章? 色彩空間轉換 …………………………………………………………………… 38
4.1 GRAY 色彩空間 ………………………………………………………………… 38
4.2 XYZ 色彩空間 …………………………………………………………………… 39
4.3 YCrCb 色彩空間 ………………………………………………………………… 39
4.4 HSV 色彩空間 …………………………………………………………………… 39
4.5 標記指定顏色 …………………………………………………………………… 42
思考與練習……………………………………………………………………………… 43
第 5 章? 圖像幾何變換 …………………………………………………………………… 44
5.1 縮放 ……………………………………………………………………………… 44
5.2 翻轉 ……………………………………………………………………………… 46
5.3 仿射變換 ………………………………………………………………………… 47
5.3.1 平移 ……………………………………………………………………… 47
5.3.2 旋轉 ……………………………………………………………………… 48
5.3.3 復雜的仿射變換 ………………………………………………………… 49
5.4 透視 ……………………………………………………………………………… 51
思考與練習……………………………………………………………………………… 52
第 6 章? 圖像濾波 ………………………………………………………………………… 53
6.1 均值濾波 ………………………………………………………………………… 53
6.2 高斯濾波 ………………………………………………………………………… 55
6.3 中值濾波 ………………………………………………………………………… 57
6.4 2D 卷積 …………………………………………………………………………… 59
思考與練習……………………………………………………………………………… 60
第 7 章? 圖像梯度 ………………………………………………………………………… 61
7.1 Sobel 算子及函數(shù) ………………………………………………………………… 61
7.2 Scharr 算子及函數(shù) ……………………………………………………………… 64
7.3 Laplacian 算子及函數(shù) …………………………………………………………… 66
思考與練習……………………………………………………………………………… 68
第 8 章? 圖像的直方圖處理 ……………………………………………………………… 69
8.1 直方圖的含義 …………………………………………………………………… 69
8.2 繪制直方圖 ……………………………………………………………………… 70
8.2.1 使用 Matplotlib 和 NumPy 繪制直方圖 ………………………………… 70
8.2.2 使用 OpenCV 繪制直方圖 ……………………………………………… 72
8.2.3 彩色圖像直方圖 ………………………………………………………… 73
8.3 直方圖均衡化 …………………………………………………………………… 73
思考與練習……………………………………………………………………………… 76
第 9 章? 繪制圖形 ………………………………………………………………………… 77
9.1 繪制直線 ………………………………………………………………………… 77
9.2 繪制矩形 ………………………………………………………………………… 78
9.3 繪制圓形 ………………………………………………………………………… 79
9.4 繪制橢圓形 ……………………………………………………………………… 80
9.5 繪制多邊形 ……………………………………………………………………… 81
9.6 在圖像內添加（繪制）文字 …………………………………………………… 83
思考與練習……………………………………………………………………………… 84
第 10 章? 圖像金字塔 ……………………………………………………………………… 85
10.1 圖像金字塔簡介 ………………………………………………………………… 85
10.2 cv2.pyrDown() 函數(shù)及使用 …………………………………………………… 87
10.3 cv2.pyrUp() 函數(shù)及使用………………………………………………………… 88
10.4 拉普拉斯金字塔 ………………………………………………………………… 90
思考與練習……………………………………………………………………………… 93
第 11 章? 圖像特征檢測算法 ……………………………………………………………… 94
11.1 Harris 角點檢測 ………………………………………………………………… 94
11.2 SIFT 特征 ……………………………………………………………………… 96
11.3 SURF 特征 ……………………………………………………………………… 99
11.4 FAST 角點檢測算法 …………………………………………………………… 103
11.5 BRIEF 描述符 …………………………………………………………………… 105
11.6 ORB 特征匹配 ………………………………………………………………… 107
思考與練習……………………………………………………………………………… 109
第 12 章? 人臉檢測與人臉識別 …………………………………………………………… 110
12.1 人臉檢測 ………………………………………………………………………… 110
12.1.1 級聯(lián)分類器 ……………………………………………………………… 110
12.1.2 Haar 級聯(lián)的概念………………………………………………………… 111
12.1.3 獲取級聯(lián)數(shù)據(jù) …………………………………………………………… 113
12.2 人臉識別 ………………………………………………………………………… 115
思考與練習……………………………………………………………………………… 119
第 13 章? 目標檢測與識別 ………………………………………………………………… 120
思考與練習……………………………………………………………………………… 125
第 14 章? 網絡圖像采集 …………………………………………………………………… 126
14.1 網絡爬蟲的工作流程 …………………………………………………………… 126
14.2 數(shù)據(jù)抓取的實現(xiàn) ………………………………………………………………… 127
14.2.1 urllib 的使用 …………………………………………………………… 127
14.2.2 requests 的使用 ………………………………………………………… 131
14.2.3 BeautifulSoup 解析數(shù)據(jù) ………………………………………………… 132
思考與練習……………………………………………………………………………… 134
第 15 章? 圖像數(shù)據(jù)標注 …………………………………………………………………… 135
15.1 LabelMe 的安裝和使用 ………………………………………………………… 137
15.2 分類標注 ………………………………………………………………………… 138
15.3 標框標注 ……………………………………………………………………
1.1 安裝與配置 OpenCV ……………………………………………………………… 2
1.2 圖像讀 / 寫的基本操作 …………………………………………………………… 4
1.2.1 讀取圖像 …………………………………………………………………… 4
1.2.2 顯示圖像 …………………………………………………………………… 4
1.2.3 保存圖像 …………………………………………………………………… 7
1.2.4 查看圖像屬性 ……………………………………………………………… 8
1.3 OpenCV 貢獻庫 …………………………………………………………………… 8
思考與練習………………………………………………………………………………… 9
第 2 章? 圖像處理基礎 …………………………………………………………………… 10
2.1 圖像的獲取及基本表示方法 …………………………………………………… 10
2.2 圖像處理中的 NumPy 簡介 ……………………………………………………… 12
2.3 像素處理 ………………………………………………………………………… 15
2.4 使用 NumPy 訪問像素 …………………………………………………………… 22
思考與練習……………………………………………………………………………… 25
第 3 章? 圖像運算 ………………………………………………………………………… 26
3.1 圖像加減運算 …………………………………………………………………… 26
3.2 圖像混合 ………………………………………………………………………… 29
3.3 圖像按位邏輯運算 ……………………………………………………………… 30
3.3.1 按位與運算 ……………………………………………………………… 30
3.3.2 按位或運算 ……………………………………………………………… 31
3.3.3 按位非（取反）運算 …………………………………………………… 32
3.3.4 按位異或運算 …………………………………………………………… 33
3.4 掩模 ……………………………………………………………………………… 34
3.5 圖像加密、解密 ………………………………………………………………… 35
思考與練習……………………………………………………………………………… 37
第 4 章? 色彩空間轉換 …………………………………………………………………… 38
4.1 GRAY 色彩空間 ………………………………………………………………… 38
4.2 XYZ 色彩空間 …………………………………………………………………… 39
4.3 YCrCb 色彩空間 ………………………………………………………………… 39
4.4 HSV 色彩空間 …………………………………………………………………… 39
4.5 標記指定顏色 …………………………………………………………………… 42
思考與練習……………………………………………………………………………… 43
第 5 章? 圖像幾何變換 …………………………………………………………………… 44
5.1 縮放 ……………………………………………………………………………… 44
5.2 翻轉 ……………………………………………………………………………… 46
5.3 仿射變換 ………………………………………………………………………… 47
5.3.1 平移 ……………………………………………………………………… 47
5.3.2 旋轉 ……………………………………………………………………… 48
5.3.3 復雜的仿射變換 ………………………………………………………… 49
5.4 透視 ……………………………………………………………………………… 51
思考與練習……………………………………………………………………………… 52
第 6 章? 圖像濾波 ………………………………………………………………………… 53
6.1 均值濾波 ………………………………………………………………………… 53
6.2 高斯濾波 ………………………………………………………………………… 55
6.3 中值濾波 ………………………………………………………………………… 57
6.4 2D 卷積 …………………………………………………………………………… 59
思考與練習……………………………………………………………………………… 60
第 7 章? 圖像梯度 ………………………………………………………………………… 61
7.1 Sobel 算子及函數(shù) ………………………………………………………………… 61
7.2 Scharr 算子及函數(shù) ……………………………………………………………… 64
7.3 Laplacian 算子及函數(shù) …………………………………………………………… 66
思考與練習……………………………………………………………………………… 68
第 8 章? 圖像的直方圖處理 ……………………………………………………………… 69
8.1 直方圖的含義 …………………………………………………………………… 69
8.2 繪制直方圖 ……………………………………………………………………… 70
8.2.1 使用 Matplotlib 和 NumPy 繪制直方圖 ………………………………… 70
8.2.2 使用 OpenCV 繪制直方圖 ……………………………………………… 72
8.2.3 彩色圖像直方圖 ………………………………………………………… 73
8.3 直方圖均衡化 …………………………………………………………………… 73
思考與練習……………………………………………………………………………… 76
第 9 章? 繪制圖形 ………………………………………………………………………… 77
9.1 繪制直線 ………………………………………………………………………… 77
9.2 繪制矩形 ………………………………………………………………………… 78
9.3 繪制圓形 ………………………………………………………………………… 79
9.4 繪制橢圓形 ……………………………………………………………………… 80
9.5 繪制多邊形 ……………………………………………………………………… 81
9.6 在圖像內添加（繪制）文字 …………………………………………………… 83
思考與練習……………………………………………………………………………… 84
第 10 章? 圖像金字塔 ……………………………………………………………………… 85
10.1 圖像金字塔簡介 ………………………………………………………………… 85
10.2 cv2.pyrDown() 函數(shù)及使用 …………………………………………………… 87
10.3 cv2.pyrUp() 函數(shù)及使用………………………………………………………… 88
10.4 拉普拉斯金字塔 ………………………………………………………………… 90
思考與練習……………………………………………………………………………… 93
第 11 章? 圖像特征檢測算法 ……………………………………………………………… 94
11.1 Harris 角點檢測 ………………………………………………………………… 94
11.2 SIFT 特征 ……………………………………………………………………… 96
11.3 SURF 特征 ……………………………………………………………………… 99
11.4 FAST 角點檢測算法 …………………………………………………………… 103
11.5 BRIEF 描述符 …………………………………………………………………… 105
11.6 ORB 特征匹配 ………………………………………………………………… 107
思考與練習……………………………………………………………………………… 109
第 12 章? 人臉檢測與人臉識別 …………………………………………………………… 110
12.1 人臉檢測 ………………………………………………………………………… 110
12.1.1 級聯(lián)分類器 ……………………………………………………………… 110
12.1.2 Haar 級聯(lián)的概念………………………………………………………… 111
12.1.3 獲取級聯(lián)數(shù)據(jù) …………………………………………………………… 113
12.2 人臉識別 ………………………………………………………………………… 115
思考與練習……………………………………………………………………………… 119
第 13 章? 目標檢測與識別 ………………………………………………………………… 120
思考與練習……………………………………………………………………………… 125
第 14 章? 網絡圖像采集 …………………………………………………………………… 126
14.1 網絡爬蟲的工作流程 …………………………………………………………… 126
14.2 數(shù)據(jù)抓取的實現(xiàn) ………………………………………………………………… 127
14.2.1 urllib 的使用 …………………………………………………………… 127
14.2.2 requests 的使用 ………………………………………………………… 131
14.2.3 BeautifulSoup 解析數(shù)據(jù) ………………………………………………… 132
思考與練習……………………………………………………………………………… 134
第 15 章? 圖像數(shù)據(jù)標注 …………………………………………………………………… 135
15.1 LabelMe 的安裝和使用 ………………………………………………………… 137
15.2 分類標注 ………………………………………………………………………… 138
15.3 標框標注 ……………………………………………………………………
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計算機視覺應用開發(fā)基礎 作者簡介
田黎，博士，畢業(yè)于早稻田大學，廣東機電職業(yè)技術學院專職教師。著作方向為計算機視覺，作為主要人員參與（前3名）省（部）級以上的科研或教改項目， 2020國家社科基金立項。近5年發(fā)表2篇學術論文，被三大索引收錄。曾任日本電信電話株式會社（NTT）研究所研究員，雙元型教師。
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