中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
數字圖像處理 基于OpenCV-Python 版權信息
- ISBN：9787121459368
- 條形碼：9787121459368 ; 978-7-121-45936-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字圖像處理 基于OpenCV-Python 本書特色
（1）實例豐富，注釋詳細：本書介紹OpenCV例程，并編制例程索引，全面覆蓋OpenCV的基本功能，系統介紹數字圖像處理課程的內容。所有例程的實現方法簡單、清晰，注釋詳細，便于讀者理解和修改。 （2）循序漸進，編排合理：與同類圖書不同，本書以數字圖像處理知識體系為主線，而非按照OpenCV模塊編排，從而更好地體現問題導向和需求導向。各章節內容相對獨立，每個例程都是獨立程序，不會相互調用，從而避免使用尚未講到的函數或內容。 （3）函數手冊，即學即用：本書介紹常用的OpenCV函數，并編制函數索引。與官方文檔和同類書不同的是，本書對OpenCV函數進行了大量測試，著重講解函數中參數的格式要求和注意事項，并結合例程幫助讀者理解每個函數的特殊規定。 （4）閱讀建議：與岡薩雷斯《數字圖像處理》教材配套閱讀，學習效果事半功倍。
數字圖像處理 基于OpenCV-Python 內容簡介
本書按照數字圖像處理的知識體系，循序漸進地對OpenCV-Python的基本功能進行全面、系統的介紹。全書共18章，分為OpenCV-Python的基本操作、圖像處理的基本方法、圖像處理的高級方法和計算機視覺四部分，詳細介紹常用的OpenCV函數，并講解例程代碼。
本書實例豐富、通俗易懂，適合數字圖像處理方向的師生與相關技術人員使用，既可以作為入門數字圖像處理的參考書，也可以作為OpenCV的入門教程。
數字圖像處理 基于OpenCV-Python 目錄
**部分 OpenCV-Python的基本操作
第1章 圖像的基本操作 3
1.1 圖像的讀取與保存 3
1.1.1 圖像的讀取 3
1.1.2 圖像的保存 4
1.2 圖像的顯示 6
1.3 基于Matplotlib顯示圖像 7
1.4 視頻文件的讀取與保存 9
1.5 多幀圖像的讀取與保存 12
第2章 圖像的數據格式 15
2.1 圖像屬性與數據類型 15
2.1.1 圖像顏色分類 15
2.1.2 以Numpy數組表示數字圖像 15
2.1.3 圖像的數據類型 16
2.2 圖像的創建與復制 17
2.3 圖像的裁剪與拼接 19
2.4 圖像通道的拆分與合并 21
2.5 獲取與修改像素值 23
2.6 快速LUT替換像素值 25
第3章 彩色圖像處理 29
3.1 圖像的顏色空間轉換 29
3.1.1 圖像的顏色空間 29
3.1.2 圖像的顏色空間轉換 29
3.2 灰度圖像的偽彩色處理 31
3.3 多模態數據合成的偽彩色圖像 33
3.4 圖像的色彩風格濾鏡 35
3.5 調節圖像的色彩平衡 37
第4章 繪圖與鼠標交互 40
4.1 OpenCV繪圖函數的參數 40
4.2 繪制直線與線段 41
4.3 繪制垂直矩形 43
4.4 繪制旋轉矩形 45
4.5 繪制圓形和橢圓 47
4.5.1 繪制圓形 47
4.5.2 繪制橢圓和橢圓弧 49
4.6 繪制多段線和多邊形 53
4.7 圖像上添加文字 56
4.8 鼠標框選矩形區域 57
4.9 鼠標交互操作 59
第二部分 圖像處理的基本方法
第5章 圖像的算術運算 65
5.1 圖像的加法與減法運算 65
5.2 使用掩模圖像控制處理區域 67
5.3 圖像的加權加法運算 69
5.4 圖像的乘法與除法運算 71
5.5 圖像的位運算 73
5.6 圖像的積分運算 77
5.7 圖像的歸一化處理 80
第6章 圖像的幾何變換 81
6.1 圖像的平移 81
6.2 圖像的縮放 83
6.3 圖像的旋轉 85
6.4 圖像的翻轉 88
6.5 圖像的斜切 89
6.6 圖像的投影變換 91
6.7 圖像的重映射 94
第7章 圖像的灰度變換 99
7.1 圖像反轉變換 99
7.2 線性灰度變換 100
7.3 非線性灰度變換 105
7.3.1 對數變換 105
7.3.2 冪律變換 105
7.4 分段線性變換之對比度拉伸 108
7.5 分段線性變換之灰度級分層 109
7.6 灰度變換之比特平面 110
7.7 基于灰度變換調整圖像色階 112
第8章 圖像的直方圖處理 116
8.1 圖像的灰度直方圖 116
8.2 圖像的直方圖均衡化 118
8.3 圖像的直方圖匹配 120
8.4 基于局部直方圖統計量的圖像增強 124
8.5 限制對比度自適應直方圖均衡化 126
第9章 圖像的閾值處理 129
9.1 固定閾值處理 129
9.2 OTSU閾值算法 133
9.3 多閾值處理算法 134
9.4 自適應閾值處理 137
9.5 移動平均閾值處理 138
9.6 HSV顏色空間的閾值分割 140
9.6.1 HSV顏色空間 140
9.6.2 區間閾值處理 141
第三部分 圖像處理的高級方法
第10章 圖像卷積與空間濾波 149
10.1 相關運算與卷積運算 149
10.1.1 相關運算 149
10.1.2 可分離卷積核 150
10.1.3 邊界擴充 151
10.2 空間濾波之盒式濾波器 153
10.3 空間濾波之高斯濾波器 155
10.4 空間濾波之統計排序濾波器 157
10.4.1 中值濾波器 157
10.4.2 *大值濾波器 157
10.4.3 *小值濾波器 158
10.4.4 中點濾波器 158
10.4.5 修正阿爾法均值濾波器 158
10.5 空間濾波之自適應濾波器 161
10.5.1 自適應局部降噪濾波器 161
10.5.2 自適應中值濾波器 161
10.6 空間濾波之雙邊濾波器 164
10.7 空間濾波之鈍化掩蔽 166
10.8 空間濾波之Laplacian算子 168
10.9 空間濾波之Sobel算子與Scharr算子 169
10.9.1 Sobel算子 169
10.9.2 Scharr算子 170
10.10 圖像金字塔 173
10.10.1 高斯金字塔 173
10.10.2 拉普拉斯金字塔 174
第11章 傅里葉變換與頻域濾波 179
11.1 圖像的傅里葉變換 179
11.1.1 用OpenCV實現傅里葉變換 180
11.1.2 用Numpy實現傅里葉變換 181
11.1.3 頻譜中心化 181
11.2 快速傅里葉變換 185
11.3 頻域濾波的基本步驟 187
11.4 頻域濾波之低通濾波 189
11.4.1 低通濾波器的傳遞函數 189
11.4.2 頻域濾波的詳細步驟 192
11.5 頻域濾波之高通濾波 195
11.6 頻域濾波之Laplacian算子 198
11.6.1 Laplacian算子 198
11.6.2 梯度算子的傳遞函數 198
11.7 頻域濾波之選擇性濾波器 202
11.7.1 帶阻濾波器和帶通濾波器 203
11.7.2 陷波濾波器 203
第12章 形態學圖像處理 209
12.1 腐蝕運算和膨脹運算 209
12.1.1 腐蝕和膨脹 209
12.1.2 形態學處理的結構元 210
12.2 形態學運算函數 212
12.2.1 形態學高級運算 213
12.2.2 形態學處理函數 214
12.3 灰度形態學運算 218
12.3.1 灰度腐蝕與灰度膨脹 218
12.3.2 灰度開運算與灰度閉運算 219
12.3.3 灰度頂帽算子和灰度底帽算子 219
12.4 形態學算法之邊界提取 225
12.5 形態學算法之直線提取 226
12.6 形態學算法之線條細化 228
12.7 形態學重建之邊界清除 230
12.8 形態學重建之孔洞填充 232
12.8.1 孔洞填充算法 232
12.8.2 泛洪填充算法 233
12.9 形態學重建之骨架提取 237
12.10 形態學重建之粒徑分離 238
12.11 基于形態學的粒度測定 240
12.12 形態學算法之邊緣檢測和角點檢測 242
第13章 圖像變換、重建與復原 245
13.1 直角坐標與極坐標變換 245
13.2 霍夫變換直線檢測 247
13.3 霍夫變換圓檢測 250
13.4 雷登變換與反投影圖像重建 252
13.4.1 投影和雷登變換 252
13.4.2 反投影和圖像重建 253
13.5 雷登變換濾波反投影圖像重建 257
13.6 退化圖像復原之逆濾波 260
13.7 退化圖像復原之維納濾波 263
13.8 退化圖像復原之*小二乘法濾波 266
第四部分 計算機視覺
第14章 邊緣檢測與圖像輪廓 273
14.1 邊緣檢測之梯度算子 273
14.2 邊緣檢測之LoG算子 275
14.3 邊緣檢測之DoG算子 278
14.4 邊緣檢測之Canny算子 280
14.5 邊緣連接 282
14.6 輪廓的查找與繪制 284
14.6.1 查找圖像輪廓 284
14.6.2 繪制圖像輪廓 285
14.7 輪廓的基本參數 288
14.7.1 輪廓的面積 288
14.7.2 輪廓的周長 288
14.7.3 輪廓的質心 289
14.7.4 輪廓的等效直徑 289
14.7.5 極端點的位置 289
14.8 輪廓的形狀特征 292
14.8.1 輪廓的垂直矩形邊界框 292
14.8.2 輪廓的*小矩形邊界框 292
14.8.3 輪廓的*小外接圓 293
14.8.4 輪廓的*小外接三角形 293
14.8.5 輪廓的近似多邊形 294
14.8.6 輪廓的擬合橢圓 294
14.8.7 輪廓的擬合直線 294
14.8.8 輪廓的凸殼 295
14.9 輪廓的屬性 298
14.9.1 輪廓的寬高比 298
14.9.2 輪廓的面積比 299
14.9.3 輪廓的堅實度 299
14.9.4 輪廓的方向 299
14.9.5 輪廓的掩模 299
14.9.6 輪廓的*大值、*小值及其位置 300
14.9.7 灰度均值和顏色均值 300
14.9.8 檢測輪廓的內部/外部 300
14.10 矩不變量與形狀相似性 303
14.10.1 圖像的矩不變量 303
14.10.2 基于矩不變量的形狀相似性 304
第15章 圖像分割 308
15.1 區域生長與分離 308
15.1.1 區域生長 308
15.1.2 區域分離與聚合 308
15.2 超像素區域分割 311
15.2.1 簡單線性迭代聚類 311
15.2.2 能量驅動采樣 311
15.2.3 線性譜聚類 312
15.2.4 OpenCV超像素分割函數 312
15.3 分水嶺算法 317
15.4 圖割分割算法 322
15.4.1 GraphCut圖割算法 322
15.4.2 GrabCut圖割算法 322
15.4.3 OpenCV中的圖割算法 323
15.5 均值漂移算法 328
15.6 運動圖像分割 331
15.6.1 幀間差分法 331
15.6.2 背景差分法 331
15.6.3 密集光流法 332
第16章 特征描述 340
16.1 特征描述之弗里曼鏈碼 340
16.2 特征描述之傅里葉描述符 344
16.3 特征描述之傅里葉頻譜分析 347
16.4 特征描述之區域特征描述 350
16.5 特征描述之灰度共生矩陣 353
16.6 特征描述之LBP描述符 356
16.6.1 基本LBP特征描述符 356
16.6.2 擴展LBP特征描述符 356
16.6.3 LBP特征統計直方圖 357
16.7 特征描述之HOG描述符 363
16.8 特征描述之BRIEF描述符 367
16.9 特征描述之FREAK描述符 371
第17章 特征檢測與匹配 374
17.1 角點檢測之Harris算法 374
17.1.1 Harris角點檢測算法 374
17.1.2 Shi-Tomas角點檢測算法 375
17.1.3 OpenCV角點檢測算法 375
17.2 角點檢測之亞像素精確定位 377
17.3 特征檢測之SIFT算法 380
17.3.1 SIFT算法的原理 380
17.3.2 OpenCV的SIFT類 381
17.4 特征檢測之SURF算法 384
17.4.1 SURF算法原理 384
17.4.2 OpenCV的SURF類 385
17.5 特征檢測之FAST算法 387
17.6 特征檢測之ORB算法 390
17.6.1 基于尺度空間的FAST關鍵點檢測 390
17.6.2 基于點方向的BRIEF特征描述符 390
17.7 特征檢測之MSER算法 392
17.8 特征匹配之暴力匹配 396
17.9 特征匹配之*近鄰匹配 399
17.9.1 *近鄰匹配 399
17.9.2 單應性映射變換 400
第18章 機器學習 404
18.1 OpenCV機器學習模塊 404
18.2 主成分分析 406
18.2.1 主成分分析基本方法 406
18.2.2 OpenCV的PCA類 406
18.3 k均值聚類算法 409
18.4 k近鄰算法 413
18.5 貝葉斯分類器 417
18.6 支持向量機 420
18.6.1 支持向量機算法 420
18.6.2 OpenCV的SVM類 421
18.6.3 OpenCV的SVMSGD類 422
18.7 人工神經網絡算法 426
18.7.1 神經網絡算法介紹 426
18.7.2 OpenCV的ANN_MLP神經網絡模型 427
參考文獻 436
展開全部
數字圖像處理 基于OpenCV-Python 作者簡介
黃杉，就讀于西安郵電大學通信工程學院，致力于圖像處理、深度學習領域的學習與研究。以網名youcans在 CSDN、B站、知乎開設“數字圖像處理學習課”與“OpenCV例程”相關專欄，已發表400余篇文章，累計閱讀量達 200萬人次，其中100余篇文章入選“CSDN全站熱榜”。
書友推薦
- >
史學評論
- >
隨園食單
- >
新文學天穹兩巨星--魯迅與胡適/紅燭學術叢書(紅燭學術叢書)
- >
莉莉和章魚
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
- >
煙與鏡
- >
【精裝繪本】畫給孩子的中國神話
- >
名家帶你讀魯迅:故事新編
本類暢銷
