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輕松學數(shù)字圖像處理——基于python語言和Numpy庫 版權(quán)信息
- ISBN：9787302670124
- 條形碼：9787302670124 ; 978-7-302-67012-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
輕松學數(shù)字圖像處理——基于python語言和Numpy庫 本書特色
零基礎(chǔ)入門 本書從圖像處理基礎(chǔ)知識講起，內(nèi)容詳盡且易于理解，初學者可閱讀本書輕松入門圖像處理，既適合圖像處理愛好者自學，也適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)圖像處理課程的教材。
●動手實踐多 本書在注重圖像處理基本原理的同時，以Python為編程語言，利用NumPy數(shù)組運算庫對圖像處理算法從底層實現(xiàn)，深度剖析圖像處理算法的實現(xiàn)過程，為圖像處理算法的應(yīng)用和在其他語言上實現(xiàn)圖像處理算法提供了有價值的參考。
●內(nèi)容結(jié)構(gòu)好 本書內(nèi)容組織合理，邏輯清晰，按照由淺入深、循序漸進的原則，系統(tǒng)地介紹了圖像處理的相關(guān)知識，讀者學習更加得心應(yīng)手。
●學習資源優(yōu) 本書附贈全套教學課件、程序源碼，方便教師直接用于課堂理論授課和實驗教學。此外，還配套了423分鐘教學視頻，供讀者自學和參考使用，讓學習變得更加輕松高效。
輕松學數(shù)字圖像處理——基于python語言和Numpy庫 內(nèi)容簡介
本書是一本介紹數(shù)字圖像處理入門與基礎(chǔ)的圖書。數(shù)字圖像處理已經(jīng)融入日常生活中，其重要性不言自明。本書以現(xiàn)代數(shù)字圖像處理發(fā)展的*新理論為基礎(chǔ)，以當前*流行的Python編程語言作為工具，借助NumPy、Pillow和Matplotlib等庫，以理論和實踐相結(jié)合，二者并重的形式介紹數(shù)字圖像處理。
本書共9章，其中數(shù)字圖像處理簡介、開發(fā)環(huán)境搭建、初識數(shù)字圖像處理、NumPy基礎(chǔ)等章節(jié)，重在介紹圖像處理的相關(guān)背景和基礎(chǔ)知識；圖像點運算、圖像鄰域運算和圖像全局運算等章節(jié)是本書的重點，按照圖像處理過程中參與運算的像素范圍進行內(nèi)容的組織，并對運算在圖像處理中的意義進行詳細介紹；機器學習與數(shù)字圖像處理章節(jié)介紹了機器學習與數(shù)字圖像處理的聯(lián)系，為進一步學習數(shù)字圖像處理給出建議；圖像處理軟件開發(fā)章節(jié)介紹了以GUI框架Tkinter進行設(shè)計和實現(xiàn)圖像處理軟件的流程和方法，為實現(xiàn)復雜的圖像處理軟件提供了參考。
本書適合初學者入門自學，也適于圖像處理的研究人員和工程師參考，并可作為高等院校和培訓機構(gòu)相關(guān)專業(yè)的教學參考書。隨書附贈，本書中的所有圖像文件和全書源碼。
輕松學數(shù)字圖像處理——基于python語言和Numpy庫 目錄
教學課件（PPT）
本書源碼
第1章數(shù)字圖像處理簡介（50min）
1.1人類視覺
1.1.1視覺感知
1.1.2視覺認知
1.2圖像
1.2.1圖像的概念
1.2.2數(shù)字圖像表示
1.2.3采樣和量化
1.2.4數(shù)字圖像基本類型
1.2.5數(shù)字圖像存儲
1.3數(shù)字圖像處理概述
1.3.1數(shù)字圖像處理發(fā)展
1.3.2常用數(shù)字圖像處理庫
1.3.3數(shù)字圖像處理應(yīng)用
1.3.4數(shù)字圖像處理內(nèi)容
1.4本章小結(jié)
第2章開發(fā)環(huán)境搭建（47min）
2.1開發(fā)環(huán)境簡介
2.1.1Python語言
2.1.2在線開發(fā)環(huán)境介紹
2.1.3離線開發(fā)環(huán)境介紹
2.2在線開發(fā)環(huán)境AI Studio
2.2.1登錄和項目創(chuàng)建
2.2.2在線開發(fā)環(huán)境界面
2.2.3筆記本的使用
2.3離線開發(fā)環(huán)境的搭建
2.3.1安裝Python
2.3.2安裝VS Code
2.4Python的第三方庫
2.4.1第三方庫的檢索
2.4.2包管理器pip
2.4.3第三方庫的安裝
2.5本章小結(jié)
第3章初識數(shù)字圖像處理（42min）
3.1Pillow庫的簡單使用
3.1.1圖像生成
3.1.2圖像存取與顯示
3.1.3圖像屬性查詢
3.1.4圖像處理初步
3.1.5Tkinter顯示圖像
3.2Matplotlib庫的簡單使用
3.2.1圖像繪制
3.2.2圖形繪制
3.3本章小結(jié)
第4章NumPy數(shù)組和圖像（56min）
4.1數(shù)組和圖像
4.1.1數(shù)據(jù)類型
4.1.2數(shù)組創(chuàng)建
4.1.3數(shù)組屬性
4.2數(shù)組運算
4.2.1數(shù)組索引和切片
4.2.2數(shù)值運算
4.2.3矩陣運算
4.2.4聚合運算
4.2.5數(shù)組映射
4.3本章小結(jié)
第5章圖像點運算（37min）
5.1圖像點運算概述
5.2圖像線性灰度變換
5.3圖像分段線性灰度變換
5.4圖像非線性灰度變換
5.4.1圖像對數(shù)變換
5.4.2圖像伽馬變換
5.4.3圖像比特平面切片
5.4.4圖像二值化
5.5圖像其他灰度變換
5.5.1灰度級壓縮
5.5.2灰度級切片
5.6圖像點運算應(yīng)用
5.6.1案例： 圖像混合
5.6.2案例： 圖像掩模
5.6.3案例： 圖像求差
5.6.4案例： 植被指數(shù)
5.6.5案例： 色彩空間變換
5.6.6案例： 膚色識別
5.7本章小結(jié)
第6章圖像鄰域運算（39min）
6.1圖像鄰域簡介
6.1.1圖像鄰域
6.1.2像素連通性
6.1.3像素距離
6.2圖像鄰域運算
6.2.1鄰域運算表示
6.2.2鄰域生成
6.3圖像濾波
6.3.1均值濾波
6.3.2高斯濾波
6.3.3中值濾波
6.4邊緣檢測
6.4.1Sobel算子
6.4.2Scharr算子
6.4.3Prewitt算子
6.4.4Laplacian算子
6.5形態(tài)學運算
6.5.1膨脹和腐蝕
6.5.2形態(tài)學梯度
6.5.3開運算和閉運算
6.5.4頂帽和黑帽運算
6.6本章小結(jié)
第7章圖像全局運算（51min）
7.1仿射變換基礎(chǔ)
7.1.1圖像仿射變換基本原理
7.1.2圖像插值理論
7.2圖像典型仿射變換
7.2.1圖像平移
7.2.2圖像縮放
7.2.3圖像旋轉(zhuǎn)
7.3直方圖均衡化
7.4圖像頻域處理基礎(chǔ)
7.4.1一維傅里葉變換
7.4.2二維傅里葉變換
7.4.3圖像頻譜圖
7.5圖像頻域濾波
7.5.1低通濾波
7.5.2高通濾波
7.5.3帶通和帶阻濾波
7.5.4案例： 條帶噪聲消除
7.6本章小結(jié)
第8章機器學習與數(shù)字圖像處理（48min）
8.1機器學習概述
8.1.1基本概念
8.1.2機器學習的分類
8.2圖像處理與機器學習
8.2.1像素與特征
8.2.2圖像特征向量的構(gòu)造
8.2.3圖像處理與特征提取
8.2.4機器學習庫Sklearn簡介
8.3圖像聚類
8.3.1距離和相似性
8.3.2案例： K均值聚類
8.3.3案例： 層次聚類
8.3.4案例： 高斯混合聚類
8.4本章小結(jié)
第9章圖像處理軟件開發(fā)（54min）
9.1Tkinter 介紹
9.1.1控件
9.1.2事件
9.1.3布局
9.2常用控件的使用
9.2.1基本控件
9.2.2容器控件
9.2.3內(nèi)置功能窗體
9.3圖像處理軟件設(shè)計
9.3.1功能設(shè)計
9.3.2界面設(shè)計
9.4圖像處理軟件的實現(xiàn)
9.4.1啟動界面
9.4.2主界面
9.4.3參數(shù)配置界面
9.4.4啟動程序
9.5圖像處理軟件的打包
9.5.1PyInstaller簡介
9.5.2PyInstaller的使用
9.5.3程序打包
9.6本章小結(jié)
參考文獻
展開全部
輕松學數(shù)字圖像處理——基于python語言和Numpy庫 作者簡介
侯偉，華北理工大學理學院教師，工學博士，教授圖像處理和深度學習等相關(guān)課程。從事數(shù)字圖像處理及其在工業(yè)自動視覺檢測方面的研究和應(yīng)用工作，具備扎實的理論基礎(chǔ)和豐富的編程經(jīng)驗，對數(shù)字圖像處理和深度學習具有較為深刻的認識和理解。目前已發(fā)表學術(shù)論文5篇，獲授權(quán)發(fā)明專利2項，授權(quán)軟件著作權(quán)1項，參編教材1本。
馬燕芹，南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學計算機與軟件學院副教授。長期從事圖像處理和計算機視覺、人工智能感知、機器人控制等方面的教研工作。作為負責人，主持江蘇省自然科學青年基金、江蘇省高等學校面上項目等項目，在權(quán)威學術(shù)期刊上發(fā)表論文10余篇，獲授權(quán)發(fā)明專利3項。作為“數(shù)字圖像處理技術(shù)”教學資源庫建設(shè)負責人，開發(fā)教學資源1套。指導學生參加相關(guān)學科競賽20余項，獲得國家級、省級獎10余項，同時指導學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目8項，積極帶動學生的創(chuàng)新能力和研發(fā)精神。
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