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數字圖像處理與深度學習技術應用 版權信息
- ISBN：9787121483011
- 條形碼：9787121483011 ; 978-7-121-48301-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字圖像處理與深度學習技術應用 內容簡介
本書介紹了數字圖像處理技術和深度學習技術，以及這些技術的應用，全書由12章組成。前九章主要介紹數字圖像處理技術，內容包括：Python 環境搭建、位圖基礎、圖像的顯示、圖像的幾何變換、圖像灰度變換、圖像的平滑處理、圖像銳化處理、圖像分割及測量、圖像的形態學處理，后三章主要介紹深度學習技術，將數字圖像處理技術和深度學習技術相結合應用于項目開發，內容包括基于卷積神經網絡CNN 模型的漢字識別、基于Faster RCNN 模型的手勢識別、基于卷積神經網絡CNN 模型的語音識別共三個項目的開發技術。本書僅僅介紹基本的理論知識，同時介紹將理論轉化為代碼的實現步驟和基于Python 開發工具的編程代碼，并且可以將處理前與處理后的圖像進行對照比較。實例程序的框架結構簡單，代碼簡潔，使初學Python 者很快就掌握圖像處理與圖像識別技術。
數字圖像處理與深度學習技術應用 目錄
第1章 圖像處理編程基礎 （1）
1.1 Python開發基礎 （1）
1.1.1 Python的安裝 （1）
1.1.2 PyCharm的安裝 （6）
1.1.3 OpenCV及常用庫的配置 （9）
1.2 數字圖像處理與深度學習技術簡介 （13）
1.3 系統界面開發基礎 （15）
1.4 圖像顯示 （17）
1.4.1 待處理圖像的顯示 （17）
1.4.2 處理后圖像的顯示 （20）
習題 （20）
第2章 彩色圖像特效處理 （21）
2.1 圖像的顏色表示 （21）
2.1.1 像素的顏色 （21）
2.1.2 圖像的存儲結構 （21）
2.1.3 圖像的精度 （25）
2.2 彩色圖像的灰度化處理 （26）
2.3 彩色圖像的著色處理 （28）
2.4 彩色圖像的亮度調整 （29）
2.5 彩色圖像的對比度調整 （31）
2.6 彩色圖像的曝光處理 （33）
2.7 彩色圖像的馬賽克處理 （34）
2.8 彩色圖像的梯度銳化處理 （35）
2.9 彩色圖像的浮雕處理 （37）
2.10 彩色圖像的霓虹處理 （38）
小結 （39）
習題 （40）
第3章 圖像的合成處理 （41）
3.1 圖像的代數運算 （41）
3.1.1 圖像加運算 （41）
3.1.2 圖像減運算 （43）
3.2 圖像邏輯運算 （45）
3.2.1 位與運算 （46）
3.2.2 位或運算 （47）
3.2.3 位非運算 （48）
3.2.4 位異或運算 （49）
小結 （50）
習題 （51）
第4章 圖像的幾何變換 （52）
4.1 概述 （52）
4.2 圖像平移 （54）
4.3 圖像鏡像 （56）
4.4 圖像縮放 （58）
4.5 圖像轉置 （60）
4.6 投影變換 （61）
4.7 圖像旋轉 （63）
小結 （66）
習題 （66）
第5章 圖像的灰度變換 （67）
5.1 概述 （67）
5.2 二值化和閾值處理 （68）
5.3 灰度線性變換與分段線性變換 （69）
5.3.1 灰度線性變換 （69）
5.3.2 分段線性變換 （71）
5.4 灰度非線性變換
展開全部
數字圖像處理與深度學習技術應用 作者簡介
楊淑瑩，博士，天津理工大學計算機科學與工程學院教授，碩士研究生導師，天津市“教學名師”，中國圖像圖形學學會第五屆理事會學術委員會委員。多年來在圖像、語音、時間序列等方面進行模式識別相關工作的深入研究，涉及模式識別，數字圖像處理、信號與信息處理、智能計算等領域。承擔并完成國家級、市級自然科學基金項目多項，獲得天津市科學技術進步獎2項，發表論文50多篇；撰寫專著6部。現任國家級精品課、國家級精品資源共享課負責人；主編教材獲得國家級“十一五”規劃教材和國家級“十二五”規劃教材；獲得市級教學成果獎3項。
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