• Visual C++数字图像模式识别典型案例详解
图书条目标准图
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

Visual C++数字图像模式识别典型案例详解

21.98 2.8折 79 九品

仅1件

北京海淀
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者冯伟兴 著

出版社机械工业出版社

出版时间2012-08

版次1

装帧平装

货号A8

上书时间2024-12-16

诚意正心书店

七年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 冯伟兴 著
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2012-08
  • 版次 1
  • ISBN 9787111389194
  • 定价 79.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 547页
【内容简介】
《VisualC++数字图像模式识别典型案例详解》详解了数字图像模式识别中部分典型案例,全书共分3篇14章,第一篇分2章介绍了数字图像模式识别基础知识及其经典实现方法;第二篇分10章从不同角度介绍了多个典型的数字图像模式识别案例;第三篇则系统全面地介绍了2个数字图像模式识别案例的详细设计思路及其实现过程。
《VisualC++数字图像模式识别典型案例详解》打破了传统程序类书籍的讲解方法,将编程思路和编程过程与所附代码有机结合在一起,分层次分模块地予以讲解。同时,以图解的方式讲解程序的运行过程和结果,并配有适当的文字说明,从而使读者迅速理解所讲述的内容。
《VisualC++数字图像模式识别典型案例详解》内容翔实、结构清晰、图解清楚、讲解透彻、案例丰富实用,能够使读者快速、全面地掌握数字图像模式识别的各种应用技术。它既可作为高等院校的数字图像模式识别相关学科的教材,也可作为工程技术人员及读者自学的参考书。
【目录】
前言
第一篇基础篇
第1章数字图像模式识别
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数字图像模式识别的基本过程
1.3VisualC++数字图像处理类
1.3.1VisualC++编程方法
1.3.2VisualC++数字图像处理类

第2章模式识别实现方法
2.1统计模式识别
2.1.1特征的提取与选择
2.1.2模式分类
2.1.3模式聚类
2.2经典模式识别决策方法及实现
2.2.1人工神经网络
2.2.2隐马尔可夫模型
2.2.3决策树
2.2.4模板匹配
2.2.5支持向量机

第二篇案例篇
第3章一维条形码识别系统
3.1系统介绍
3.2核心技术原理
3.2.1常用的条形码编码规则
3.2.2预处理过程——二值化
3.2.3译码过程——平均值法
3.3系统结构与流程
3.3.1系统总体结构
3.3.2二值化算法流程
3.3.3平均值法算法流程
3.4编程实现
3.4.1二值化算法
3.4.2平均值法
3.5运行效果

第4章基于模糊聚类的图形识别系统
4.1系统介绍
4.2核心技术原理
4.2.1图像的标识及特征提取
4.2.2模式相似性测量
4.2.3模糊理论基本概念
4.2.4模糊聚类分析
4.3系统结构与流程
4.3.1系统总体结构
4.3.2图像标识及特征提取算法流程
4.3.3计算模糊距离算法流程
4.3.4模糊聚类算法流程
4.4编程实现
4.4.1图像的标识及特征提取
4.4.2计算模糊距离
4.4.3模糊聚类
4.5运行效果

第5章人脸检测系统
5.1系统介绍
5.2核心技术原理
5.2.1彩色图像空间
5.2.2人脸肤色相似度计算
5.2.3人脸识别与分割
5.3系统结构与流程
5.3.1系统总体结构
5.3.2人脸肤色相似度算法流程
5.3.3人脸识别与分割算法流程
5.4编程实现
5.4.1人脸肤色相似度比较
5.4.2人脸识别与分割
5.5运行效果

第6章人脸定位系统
6.1系统介绍
6.2核心技术原理
6.2.1人脸轮廓提取
6.2.2眼睛识别与定位
6.2.3鼻子识别与定位
6.2.4嘴部识别与定位
6.3系统结构与流程
6.3.1系统总体结构
6.3.2人脸定位
6.3.3人脸内轮廓提取
6.3.4眼睛定位
6.3.5鼻子定位
6.3.6嘴部定位
6.4编程实现
6.4.1人脸位置定位
6.4.2人脸内轮廓提取
6.4.3眼睛定位
6.4.4鼻子定位
6.4.5嘴部定位
6.5运行效果

第7章灰度车牌定位系统
7.1系统介绍
7.2核心技术原理
7.2.1车牌图像预处理
7.2.2车牌定位
7.3系统结构与流程
7.3.1系统总体结构
7.3.2图像灰度化算法流程
7.3.3直方图均衡化算法流程
7.3.4图像平滑算法流程
7.3.5图像二值化算法流程
7.3.6图像小颗粒去噪算法流程
7.3.7车牌定位算法流程
7.4编程实现
7.4.1图像预处理
7.4.2车牌定位
7.5运行效果

第8章脑部CT图像辅助诊断系统
8.1系统介绍
8.2核心技术原理
8.2.1脑部CT图像特点分析
8.2.2脑部CT图像预处理——分段线性拉伸
8.2.3医学CT图像特征提取
8.2.4脑部CT图像分类与辅助诊断
8.3系统结构与流程
8.3.1系统总体结构
8.3.2分段线性拉伸算法流程
8.3.3灰度共生矩阵算法流程
8.3.4BP神经网络算法流程
8.4编程实现
8.4.1分段线性拉伸
8.4.2特征提取
8.4.3分类器训练
8.5运行效果
8.5.1系统操作步骤
8.5.2实验结果及分析

第9章手写体数字识别系统
9.1系统介绍
9.2核心技术原理
9.2.1手写体数字图像校正
9.2.2手写体数字网格特征
9.2.3手写体数字识别
9.3系统结构与流程
9.3.1系统总体结构
9.3.2手写体数字图像校正
9.3.3手写体数字网格特征
9.3.4手写体数字识别
9.4编程实现
9.4.1手写体数字图像校正
9.4.2手写体数字网格特征
9.4.3手写体数字识别
9.5运行效果

第10章指纹识别的预处理
10.1系统介绍
10.2核心技术原理
10.2.1指纹图像场及其计算
10.2.2指纹图像的分割
10.2.3指纹图像的均衡
10.2.4指纹图像的收敛
10.2.5指纹图像的平滑
10.2.6指纹图像的智能增强
10.2.7指纹图像骨架的提取准备
10.2.8指纹图像骨架的细化提取
10.3系统结构与流程
10.3.1系统总体结构
10.3.2指纹图像方向场计算算法流程
10.3.3指纹图像的分割算法流程
10.3.4指纹图像的均衡算法流程
10.3.5指纹图像的收敛算法流程
10.3.6指纹图像的平滑算法流程
10.3.7指纹图像的智能增强算法流程
10.3.8指纹图像的骨架提取准备算法流程
10.3.9指纹图像的骨架细化算法流程
10.4编程实现
10.4.1指纹图像方向场计算
10.4.2指纹图像的分割
10.4.3指纹图像的均衡
10.4.4指纹图像的收敛
10.4.5指纹图像的平滑
10.4.6指纹图像的智能增强
10.4.7指纹图像的智能二值化
10.4.8指纹图像的骨架细化
10.5运行效果

第11章指纹图像特征提取系统
11.1系统介绍
11.2核心技术原理
11.2.1指纹特征定义及分类
11.2.2指纹特征点的提取
11.2.3指纹伪特征点及其去除方法
11.3系统结构与流程
11.3.1系统总体结构
11.3.2指纹特征端点、叉点的提取算法流程
11.3.3指纹特征奇异点提取算法流程
11.3.4去除伪指纹特征点算法流程
11.4编程实现
11.4.1指纹图像端点提取
11.4.2指纹图像叉点提取
11.4.3指纹图像奇异点提取
11.4.4指纹图像伪特征点去除
11.5运行效果

第12章指纹图像比对系统
12.1系统介绍
12.2核心技术原理
12.2.1指纹图像“柔性”配准
12.2.2指纹图像匹配
12.3系统结构与流程
12.3.1系统总体结构
12.3.2指纹图像配准算法流程
12.3.3指纹图像匹配算法流程
12.3.4指纹图像比对算法流程
12.4编程实现
12.4.1指纹图像匹配
12.4.2指纹图像全局比对
12.5运行效果

第三篇拓展篇
第13章彩色汽车牌照识别系统
13.1系统概述
13.1.1汽车牌照定位
13.1.2汽车牌照字符分割
13.1.3汽车牌照字符识别
13.2系统结构与流程
13.3汽车牌照定位
13.3.1汽车牌照特征
13.3.2汽车牌照区域识别思路
13.3.3汽车牌照区域粗定位
13.3.4汽车牌照区域精定位
13.3.5汽车牌照倾斜校正
13.3.6汽车牌照提取
13.4汽车牌照分割
13.4.1汽车牌照二值化
13.4.2去除边框
13.4.3字符分割
13.5汽车牌照字符识别
13.5.1字符图像预处理
13.5.2字符模板匹配

第14章中文印刷体文档识别系统
14.1系统概述
14.1.1中文印刷体文档识别研究现状
14.1.2中文印刷体文档识别结构与流程
14.1.3中文印刷体文档识别中的难点
14.2中文印刷体文档图像预处理
14.2.1中文印刷体文档图像特点
14.2.2二值化处理
14.2.3平滑去噪
14.2.4倾斜校正
14.3版面分析
14.3.1版面结构
14.3.2版面分析方法
14.3.3版面理解
14.3.4版面重构
14.4印刷体汉字识别
14.4.1文本区域预处理
14.4.2印刷体汉字的特征提取
14.4.3印刷体汉字的识别
14.5公式的定位与提取
14.5.1印刷体文档公式的特点
14.5.2基于投影的公式定位和提取
14.5.3基于Parzen窗的独立行公式定位和提取
14.5.4基于字符宽度中心矩的公式定位和提取
14.5.5基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取
14.6公式字符分割与识别
14.6.1公式字符的特点
14.6.2公式字符的分割
14.6.3公式字符的识别
14.7公式结构分析与表示
14.7.1公式结构分析的难点
14.7.2公式结构分析前的字符预处理
14.7.3公式结构分析方法
14.7.4公式结构表示方法
14.8图表处理
14.8.1文档中图形图像的表示与处理
14.8.2文档中表格的分析与识别
参考文献
点击展开 点击收起

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP