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OpenCV轻松入门 面向Python 第2版

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￥ 77 5.5折 ￥ 139.99 全新

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江苏南京
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作者李立宗

出版社电子工业出版社

ISBN9787121455995

出版时间2023-06

版次2

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数584页

字数881.8千字

定价139.99元

货号SC:9787121455995

上书时间2024-09-16

文源文化

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品相描述：全新
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商品描述
作者简介:
"李立宗
南开大学硕士，天津职业技术师范大学副教授，从事计算机视觉领域的教学和科研工作。拥有发明专利一项、软件著作权十余项，公开发表论文十余篇，著有《计算机视觉40例：从入门到深度学习（OpenCV-Python）》等多部图书。在网易云课堂主讲的《OpenCV图穷匕见》等多门课程被评为精品课。"
主编推荐:
"对人工智能知识点进行了更细致、深入的介绍
针对一些相对抽象的知识点，绘制了示意图，来帮助大家理解
对一些相对较难例题的解答进行了重新设计
为了给广大教师、同学提供更好的学习体验，第2版中提供了配套PPT和练习题"
媒体评论:
"本书采用Python语言，以案例的形式介绍了OpenCV中的常用算法及其使用方法。Python是一种高效的开发语言，使用Python调用OpenCV中的算法，可以快速地实现计算机视觉应用。
——于仕琪 OpenCV开源库在国内的早期推广者，“OpenCV系列”图书译者、作者，OpenCV中文站站长 

本书以通俗的语言，结合贴近生活的实例，形象地介绍了面向Python的OpenCV中各个函数的基本原理和使用方法。希望这本书能够为大家带来有益的启发，帮助大家更好、更快、更全面地掌握面向Python的OpenCV，在计算机视觉领域有所作为。
——高铁杠  南开大学教授、博士生导师 

Python是一门跨平台、开源、免费的解释型高级动态编译语言，它使得各领域的工程师、科研人员、策划人员甚至管理人员能够快速实现和验证自己的思路、创意甚至推测。在有些语言中需要编写大量代码才能实现的功能，在Python中直接调用内置函数或者标准库方法即可实现，大幅简化了代码的编写和维护。开发者仅需要把主要精力放在业务逻辑的设计和实现上，Python会自动在开发速度和运行效率之间做出平衡，其精妙之处令人击节赞叹。
——董付国   《Python程序设计》一书作者

计算机视觉是一个崭新而又充满希望的研究领域，而OpenCV是辅助计算机视觉的出色开源工具。OpenCV库旨在提供易于使用的计算机视觉接口，它包含各个领域的500多个函数，能够帮助人们方便、快速、高效地构建视觉应用。不仅如此，它还提供了一个完备的、具有通用性的机器学习模块。可想而知，将Python和OpenCV结合，将产生巨大的威力。
本书比较系统地介绍了面向Python的OpenCV视觉库的使用，内容通俗易懂、生动有趣，案例丰富，实用性强。相信通过学习这本书，大家能够在计算机视觉领域快速入门，熟练地使用面向Python的OpenCV解决实际问题。
——毕磊   腾讯科技高级工程师

有幸提前翻阅了这本书的内容，这本书和李老师的课程一样，循序渐进，深入浅出，非常适合我这样的初学者。感谢老师开发了如此通俗易懂的OpenCV课程，让OpenCV的学习变得非常轻松。
——LittleKEY  在线视频课程学员"
内容简介:
本书基于面向Python的OpenCV（OpenCV for Python），介绍了图像处理的方方面面。本书以OpenCV官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。书中不仅介绍了OpenCV函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍OpenCV函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
目录:
第1章 OpenCV入门 1

1.1 如何使用 1

1.2 图像处理基本操作 3

1.2.1 读取图像 4

1.2.2 显示图像 5

1.2.3 保存图像 10

1.3 OpenCV贡献库 10

第2章 图像处理基础 12

2.1 图像的基本表示方法 12

2.2 像素处理 16

2.3 使用numpy.array访问像素 24

2.4 感兴趣区域（ROI） 30

2.5 通道操作 32

2.5.1 通道拆分 33

2.5.2 通道合并 35

2.6 获取图像属性 36

第3章 图像运算 38

3.1 图像加法运算 38

3.1.1 加号运算符 38

3.1.2 cv2.add()函数 39

3.2 图像加权和 42

3.3 按位逻辑运算 44

3.3.1 按位与运算 44

3.3.2 按位或运算 48

3.3.3 按位非运算 49

3.3.4 按位异或运算 50

3.4 掩膜 51

3.5 图像与数值的运算 54

3.6 位平面分解 56

3.7 图像加密和解密 62

3.8 数字水印 66

3.8.1 原理 67

3.8.2 实现方法 70

3.8.3 例题 77

3.9 脸部打码及解码 78

3.9.1 按位与方式 78

3.9.2 ROI方式 82

第4章 色彩空间类型转换 85

4.1 色彩空间基础 85

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