{正版现货新书} 计算机视觉实践教程:基于PyTorch 9787115663184 谢源, 高岩, 全红艳, 著

谢源

工学博士，现任华东师范大学教授、博士生导师（兼聘上海创智学院），国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者，深耕计算机视觉与机器学习领域。

高岩

工学博士，现任华东师范大学副教授、硕士生导师，长期从事计算机视觉和图形学领域的研究。

全红艳

工学博士，现任华东师范大学计算机科学与技术学院副教授、硕士生导师，长期从事计算机视觉教学及科学研究工作，兼具严谨的学术研究能力与丰富的工程实践经验。主持/参与编写《智能数字图像处理》等多部教材。

第0章 计算机视觉实践基础 1

0．1 实践软件安装与环境设置 1

0．2 深度学习编程基础 9

0．3 Python图像处理编程基础 13

0．4 深度学习编程样例 18

第 1章 软件环境安装及图像显示 25

1．1 实践1：软件环境安装及图像

显示 25

1．2 概念知识基础 26

1．3 实践过程引导与讨论 28

1．4 实践问题思考 32

第 2章 滤波处理与多层特征表达 33

2．1 实践2：滤波处理与多层特征

表达 33

2．2 概念知识基础 34

2．3 实践过程引导与讨论 40

2．4 实践问题思考 41

第3章 图像特征提取与可视化 43

3．1 实践3：图像特征提取与可视化 43

3．2 概念知识基础 44

3．3 实践过程引导与讨论 52

3．4 实践问题思考 53

第4章 图像特征对应与对齐 54

4．1 实践4：图像特征对应与对齐 54

4．2 概念知识基础 55

4．3 实践过程引导与讨论 65

4．4 实践问题思考 66

第5章 二值图像的特征计算 67

5．1 实践5：二值图像的特征计算 67

5．2 概念知识基础 68

5．3 实践过程引导与讨论 75

5．4 实践问题思考 76

第6章 图像分割 77

6．1 实践6：图像分割 77

6．2 概念知识基础 78

6．3 实践过程引导与讨论 82

6．4 实践问题思考 83

第7章 语义分割 84

7．1 实践7：语义分割 84

7．2 概念知识基础 85

7．3 实践过程引导与讨论 90

7．4 实践问题思考 91

第8章 纹理特征计算 92

8．1 实践8：纹理特征计算 92

8．2 概念知识基础 93

8．3 实践过程引导与讨论 97

8．4 实践问题思考 98

第9章 摄像机模型参数恢复 99

9．1 实践9：摄像机模型参数恢复 99

9．2 概念知识基础 100

9．3 实践过程引导与讨论 105

9．4 实践问题思考 105

第 10章 光流计算 106

10．1 实践10：光流计算 106

10．2 概念知识基础 107

10．3 实践过程引导与讨论 109

10．4 实践问题思考 110

第 11章 三维重建技术 111

11．1 实践11：三维重建技术 111

11．2 概念知识基础 112

11．3 实践过程引导与讨论 114

11．4 实践问题思考 115

第 12章 传统目标识别技术 116

12．1 实践12：传统目标识别技术 116

12．2 概念知识基础 117

12．3 实践过程引导与讨论 120

12．4 实践问题思考 121

第 13章 传统目标跟踪技术 122

13．1 实践13：传统目标跟踪技术 122

13．2 概念知识基础 123

13．3 实践过程引导与讨论 127

13．4 实践问题思考 127

第 14章 智能目标识别与跟踪 128

14．1 实践14：智能目标识别与跟踪 128

14．2 概念知识基础 129

14．3 实践过程引导与讨论 130

14．4 实践问题思考 131

第 15章 点云语义分割 132

15．1 实践15：点云语义分割 132

15．2 概念知识基础 133

15．3 实践过程引导与讨论 136

15．4 实践问题思考 137

第 16章 点云三维重建 138

16．1 实践16：点云三维重建 138

16．2 概念知识基础 139

16．3 实践过程引导与讨论 140

16．4 实践问题思考 140

第 17章 视觉语言模型 141

17．1 实践17：视觉语言模型 141

17．2 概念知识基础 142

17．3 实践过程引导与讨论 146

17．4 实践问题思考 147

第 18章 实践参考代码及解析 148

18．1 实践1 148

18．2 实践2 149

18．3 实践3 153

18．4 实践4 159

18．5 实践5 167

18．6 实践6 171

18．7 实践7 182

18．8 实践8 188

18．9 实践9 194

18．10 实践10 199

18．11 实践11 207

18．12 实践12 211

18．13 实践13 213

18．14 实践14 217

18．15 实践15 225

18．16 实践16 232

18．17 实践17 238

本书分为两部分：计算机视觉实践内容和实践参考代码及解析，内容涵盖计算机视觉实践基础、实践软件环境安装及图像显示、滤波处理与层次特征表达、图像特征提取与可视化显示、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能目标识别与跟踪、点云语义分割、点云三维重建和视觉语言模型。