计算机视觉技术
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作者李红蕾 等
出版社电子工业
ISBN9787121411793
出版时间2021-06
装帧平装
开本16开
定价59.8元
货号1202381924
上书时间2024-06-11
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
李红蕾，博士，讲师，软件设计师。从事高等院校计算机类课程教学6年，参编教材2部，发表论文5篇，参与省部级课题1项，主持纵向科研项目1项，授权实用新型专利3项。
目录
第1章 计算机视觉概述001
1.1 什么是计算机视觉002
1.1.1 人类视觉002
1.1.2 计算机视觉005
1.1.3 计算机视觉的应用006
1.2 什么是图像处理007
1.2.1 图像的表示008
1.2.2 色彩模型010
1.2.3 图像处理的基本过程015
1.3 图像处理库016
1.3.1 NumPy017
1.3.2 Pillow020
任务总结024
思考和拓展025
第2章 OpenCV基本使用026
2.1 OpenCV的基础知识027
2.1.1 什么是OpenCV027
2.1.2 OpenCV的发展历程028
2.1.3 OpenCV的模块029
2.2 OpenCV的环境配置030
2.2.1 安装Python030
2.2.2 安装开发工具031
2.2.3 安装OpenCV032
2.3 编写第一个OpenCV程序034
2.4 使用OpenCV读取图像036
2.4.1 图像读取037
2.4.2 图像转换040
2.4.3 色彩分离与合并043
任务总结044
思考和拓展045
第3章 给图像加滤镜046
3.1 图像运算的基础知识047
3.1.1 图像运算047
3.1.2 基本绘图056
3.1.3 图像滤镜058
3.2 任务内容060
3.2.1 任务分析060
3.2.2 任务过程分解061
3.2.3 函数语法061
3.3 编程实现065
任务总结070
思考和拓展071
第4章 摄像头的夜视功能072
4.1 图像增强的基础知识073
4.1.1 图像增强073
4.1.2 直方图修正074
4.2 任务内容081
4.2.1 任务分析081
4.2.2 函数语法082
4.3 编程实现090
任务总结095
思考和拓展096
第5章 去除图像噪声097
5.1 图像去噪的基础知识098
5.1.1 噪声的概念098
5.1.2 图像去噪的常用技术100
5.1.3 图像平滑处理101
5.1.4 图像形态学操作103
5.2 任务内容108
5.2.1 任务分析108
5.2.2 任务过程分解109
5.2.3 函数语法109
5.3 编程实现117
任务总结122
思考和拓展122
第6章 识别车牌123
6.1 车牌识别的技术原理124
6.1.1 车牌定位124
6.1.2 图像分割127
6.1.3 模板匹配129
6.2 任务内容130
6.2.1 任务分析130
6.2.2 任务过程分解131
6.2.3 函数语法131
6.3 编程实现140
任务总结147
思考和拓展147
第7章 车流量计数器148
7.1 运动视觉的基础知识149
7.1.1 视频的原理149
7.1.2 运动目标检测152
7.1.3 轮廓提取154
7.2 任务原理内容157
7.2.1 任务分析157
7.2.2 任务过程分解158
7.2.3 函数语法159
7.3 编程实现176
任务总结180
思考和拓展181
第8章 人脸识别门禁系统182
8.1 人脸识别的基础知识183
8.1.1 人脸检测183
8.1.2 人脸识别186
8.1.3 人脸数据集187
8.2 任务内容188
8.2.1 任务分析188
8.2.2 任务过程分解189
8.2.3 函数语法189
8.3 编程实现200
任务总结207
思考和拓展208
第9章 基于深度学习的目标检测209
9.1 目标检测的基础知识210
9.1.1 目标检测的概念210
9.1.2 目标检测的方法211
9.2 任务内容214
9.2.1 任务分析214
9.2.2 任务过程分解214
9.2.3 函数语法215
9.3 编程实现219
任务总结222
思考和拓展222
内容摘要
本书旨在建立计算机视觉技术的基础知识体系，为读者进入人工智能视觉领域奠定基础。全书共9章，分别从计算机视觉概述、开发工具的使用等基础知识点出发，向与具体任务相结合的技术知识点（包括图像运算、图像增强、图像去噪、图像分割、视频处理、人脸识别、目标检测等）延伸，由浅入深，层层递进，为读者呈现丰富的技术实践场景。本书采用任务驱动的编写方式，配套相应的案例分析、实验过程以及源代码，在为读者提供生动的视觉技术体验场景的同时，帮助读者提升项目开发及工程实践能力。本书适合作为中职、高职高专及应用型本科人工智能通识课的教材，也可作为人工智能的普及读物供广大读者自学或参考。
主编推荐
本书由浅入深，层层递进，为读者呈现丰富的技术实践场景。 本书采用采用任务驱动的编写方式，配套相应的案例分析、实验过程及源代码，在为读者提供生动的视觉技术体验场景的同时，帮助读者提升项目开发及工程实践能力。
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