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计算机视觉应用开发

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作者编者:刘洪海/丁爱萍//张卫婷|责编:李绍坤//

出版社机械工业出版社

ISBN9787111729730

出版时间2023-07

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数256页

字数334千字

定价49.8元

货号SC:9787111729730

上书时间2024-06-27

文源文化

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商品描述
内容简介:
本书从计算机视觉初学者的视角出发,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,讲述了计算机视觉中关于图像以及多种图像处理的基本概念、理论方法和经典算法,既有对图像基础知识的介绍,也有对现实问题的解决方案和技术详细阐述。通过利用计算机视觉中的图像变换算法解决图像分类、人脸识别、图像增强、图像语义分割、图像风格迁移、图像超分辨率重建和场景文字识别等现实问题,使读者既能了解图像的多种操作原理,又能学会解决实际问题的思路和方法,提高使用计算机视觉方法的能力。

本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材,也可作为人工智能、计算机视觉初学者的参考书。

目录:
前言

单元1图像基础学习

1.1图像相关名词概述

1.2图像基础操作

1.3图像几何变换

1.4阈值分割

1.5图像统计

1.6图像滤波

单元小结

学习评估

单元习题

单元2图像分类

2.1图像分类概述

2.2神经网络

2.3卷积神经网络

2.4实战案例——基于卷积神经网络的图像分类

2.5迁移学习

2.6实战案例——基于迁移学习的图像分类

单元小结

学习评估

单元习题

单元3人脸识别

3.1目标检测

3.2实战案例——基于YOLOv3的目标检测

3.3人脸检测

3.4实战案例——基于Haar特征的人脸检测

3.5实战案例——基于Hog特征的人脸检测

3.6人脸识别

3.7认识face_recognition开源库

3.8实战案例——基于face_recognition的人脸识别

单元小结

学习评估

单元习题

单元4图像增强

4.1图像增强概述

4.2有监督的图像增强

4.3实战案例——基于mixup/cutmix算法的图像增强

4.4无监督的图像增强

单元小结

学习评估

单元习题

单元5图像语义分割

5.1语义分割概述

5.2上采样

5.3特征融合

5.4语义分割网络

5.5实战案例——基于U-Net的图像语义分割


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