Visual C++数字图像模式识别技术详解
￥ 17.49 3.0折 ￥ 59 九五品
仅1件
作者冯伟兴
出版社机械工业出版社
ISBN9787111407638
出版时间2013-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数352页
定价59元
上书时间2024-12-06
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:Visual C++数字图像模式识别技术详解
定价：59.00元
作者:冯伟兴
出版社：机械工业出版社
出版日期：2013-01-01
ISBN：9787111407638
字数：
页码：352
版次：2
装帧：平装
开本：12开
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编辑推荐
内容提要
《VisualC 数字图像模式识别技术详解（第2版）》以“条例清晰、系统全面、由浅入深、实例引导、贴近实用”为宗旨，基于数字图像模式识别技术的基本流程，结合实例详细讲解相关基本概念、理论以及几种典型实践和应用，内容翔实，实践性强，重点强调怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。另外，《VisualC 数字图像模式识别技术详解（第2版）》还配有完整的实例代码光盘，便于学习。 《VisualC 数字图像模式识别技术详解（第2版）》可作为普通高等院校自动化、计算机等专业有关数字图像模式识别技术方面的教材，也可作为相关专业工程技术人员的学习参考用书。
目录
前言章 绪论1.1 数字图像处理概述1.1.1 数字图像获取1.1.2 图像显示与存储1.1.3 数字图像文件1.1.4 数字图像处理1.2 模式识别基本概念1.2.1 模式和模式识别的概念1.2.2 模式空间、特征空间和类别空间1.2.3 模式识别系统的组成1.2.4 数字图像模式识别1.3 实践知识拓展第2章 Visual C 数字图像处理基础2.1 Visual C 编程方法2.1.1 面向对象编程2.1.2 MFC类2.1.3 程序框架2.1.4 集成开发环境2.1.5 生成多文档应用程序2.2 Visual C 数字图像处理2.2.1 BMP图像文件2.2.2 位图文件读取2.2.3 图像增强2.2.4 图像形态学处理2.2.5 图像分割2.3 实践知识拓展第3章 图像特征3.1 统计特征3.2 幅值特征3.3 几何特征3.3.1 位置与方向3.3.2 周长3.3.3 面积3.3.4 长轴与短轴3.3.5 距离3.4 形状特征3.4.1 多边形描述3.4.2 曲线描述3.4.3 标记3.4.4 矩形度3.4.5 圆形度3.4.6 不变矩3.4.7 偏心率3.5 纹理特征3.5.1 纹理3.5.2 纹理分析3.6 实践知识拓展第4章 统计模式识别4.1 统计模式识别主要研究内容4.2 特征的提取与选择4.2.1 特征评判标准——类别可分性判据4.2.2 特征选择及分支界定法4.2.3 特征提取及主分量分析4.3 模式分类4.3.1 错误率的贝叶斯决策4.3.2 感知器分类器4.3.3 近邻分类器4.4 模式聚类4.4.1 模式相似性测度和聚类准则4.4.2 层次聚类法4.4.3 c-均值算法4.5 实践知识拓展第5章 模式识别决策方法及实现5.1 人工神经网络5.1.1 神经网络基本原理5.1.2 误差反向传播算法5.1.3 BP网络的设计5.1.4 BP算法的C语言实现5.2 隐马尔可夫模型5.2.1 隐马尔可夫概念5.2.2 隐马尔可夫模型基本算法5.2.3 隐马尔可夫模型的C语言实现5.3 决策树5.3.1 决策树的基本概念5.3.2 决策树的设计5.3.3 决策树的C语言实现5.4 模板匹配5.4.1 模板匹配概念5.4.2 Hausdorff距离5.4.3 基于改进的Hausdorff距离的模板匹配算法5.4.4 模板匹配的C语言实现5.5 支持向量机5.5.1 支持向量机理论5.5.2 支持向量机模型的建立5.5.3 支持向量机模型的特点5.5.4 支持向量机在Visual C 环境中的实现5.6 实践知识拓展第6章 人脸检测与特征点定位6.1 人脸检测方法6.1.1 基于肤色的检测方法6.1.2 其他人脸检测方法6.2 人脸检测实例6.2.1 系统设计6.2.2 肤色相似度计算6.2.3 人脸轮廓提取6.2.4 人脸定位6.2.5 脸内轮廓提取6.2.6 眼睛定位6.2.7 鼻子定位6.2.8 嘴部定位6.3 实践知识拓展第7章 汽车牌照识别7.1 系统概述7.2 车牌定位7.2.1 车牌颜色识别7.2.2 车牌形状识别7.2.3 车牌纹理识别7.2.4 车牌倾斜校正7.2.5 车牌提取7.3 车牌字符分割7.3.1 车牌二值化7.3.2 去除边框7.3.3 字符分割7.4 车牌字符识别7.4.1 字符归一化7.4.2 字符细化7.4.3 除噪7.4.4 字符模板匹配7.5 实践知识拓展第8章 脑部医学影像诊断8.1 医学影像自动诊断8.2 脑部医学影像的特征提取8.2.1 灰度共生矩阵8.2.2 脑CT图像纹理特征提取实例8.3 脑部医学影像分类器设计8.3.1 脑部医学影像分类器设计8.3.2 脑CT图像分类器训练实例8.3.3 分类器评估8.4 实践知识拓展第9章 印刷体汉字识别9.1 印刷体汉字的特征提取9.1.1 汉字特征的分类9.1.2 常用的汉字特征9.2 印刷体汉字的分类器设计9.2.1 统计模式识别9.2.2 结构模式识别9.2.3 统计模式识别与结构模式识别的结合9.2.4 人工神经网络9.3 印刷体汉字识别实例9.3.1 系统设计9.3.2 图像预处理9.3.3 文本区域处理9.3.4 多特征提取9.3.5 多分类器集成9.4 实践知识拓展0章 手写体数字识别10.1 系统概述10.2 手写体数字图像的预处理10.2.1 图像的二值化10.2.2 图像反色10.3 手写体数字的特征提取10.4 手写体数字的识别10.5 实践知识拓展1章 一维条形码识别11.1 一维条形码11.2 一维条形码图像的预处理11.3 一维条形码图像的特征提取和识别11.3.1 条码的组成11.3.2 EAN-13码的构造11.3.3 一维条形码特征提取和识别实例11.4 实践知识拓展2章 运动图像分析12.1 运动图像分析12.1.1 运动的分类12.1.2 图像分析内容12.2 运动目标检测与跟踪实例12.2.1 系统设计12.2.2 运动目标检测12.2.3 运动目标跟踪12.3 实践知识拓展附录 图像处理子函数代码参考文献
作者介绍
序言
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【封面】
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