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深度學習
Python圖像處理與機器視覺入門 版權信息
- ISBN：9787121471834
- 條形碼：9787121471834 ; 978-7-121-47183-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python圖像處理與機器視覺入門 內容簡介
本書將Python軟件開發語言與機器視覺的實現深度綁定，將常見常用、可直接轉化的機器視覺算法用*基礎的數學與python語言實現。利用基礎的編程知識與數學知識，通過將機器視覺算法逐步拆解，主要包括：機器視覺簡介、數字圖像基礎、圖像增強、人臉識別、圖像分割等內容。本書內容翔實，圖文并茂，操作步驟描述詳細，體例結構符合職業教育規范，配備豐富的教學資源，如課件、教案、習題、在線測試等，適合作為職業教育相關課程教材。
Python圖像處理與機器視覺入門 目錄
目 錄
1 Python
1.1 搭建環境
1.1.1 安裝Python
1.1.2 安裝PyCharm
1.1.3 創建PyCharm項目
1.2 Python基礎
1.2.1 基礎語法
1.2.2 標準數據類型
1.2.3 條件控制
1.2.4 循環結構
1.2.5 函數
1.2.6 錯誤和異常
1.2.7 模塊
1.3 本書所用依賴庫
1.3.1 依賴庫介紹
1.3.2 依賴庫安裝
2 圖像處理與機器視覺
2.1 基本概念
2.2 應用場景
3 圖像的點運算
3.1 基本概念
3.2 線性變換
3.3 伽馬變換
3.4 直方圖均衡化
3.5 章節練習
4 圖像的幾何變換
4.1 基本概念
4.2 平移變換
4.3 縮放變換
4.4 旋轉變換
4.5 插值運算
4.6 仿射與投影
4.7 圖像配準
4.8 章節練習
5 空間域圖像增強
5.1 基本概念
5.2 相關與卷積
5.3 圖像的低通濾波與高通濾波
5.4 圖像降噪
5.5 圖像銳化
5.6 章節練習
6 頻率域圖像增強
6.1 基本概念
6.2 傅里葉變換
6.3 離散余弦變換
6.4 小波變換
6.5 章節練習
7 圖像特征提取
7.1 基本概念
7.2 主元分析
7.2.1 主元分析與人臉識別
7.2.2 分類性能指標
7.2.3 支持向量機
7.3 深度神經網絡
7.3.1 簡單線性回歸與*小二乘法
7.3.2 梯度下降
7.3.3 多元線性回歸
7.3.4 邏輯回歸與神經元
7.3.5 神經網絡與深度神經網絡
7.3.6 誤差反向傳播法
7.3.7 激活函數
7.3.8 全連接網絡與卷積神經網絡
7.4 基于卷積神經網絡的圖像分類
7.5 章節練習
8 圖像分割
8.1 基本概念
8.2 基于直方圖分析的圖像分割
8.3 基于神經網絡的圖像分割
8.3.1 任務類別
8.3.2 應用場景
8.3.3 語義分割模型DeepLabV3Plus
8.3.4 使用PaddlePaddle訓練DeepLabV3Plus模型
8.4 章節練習
9 圖像修復
9.1 基本概念
9.2 圖像修復的研究領域
9.3 基于深度學習的圖像修復
9.4 圖像修復模型
展開全部
Python圖像處理與機器視覺入門 作者簡介
李欽，男，高工，就職于深圳信息職業技術學院，中國生物特征識別大會(CCBR)組委會委員；國際模式識別期刊《IEEE Trans》《Pattern Recognition》審稿人。
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