Python中的图像处理
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作者罗子江等
出版社科学出版社
ISBN9787030666598
出版时间2021-11
装帧平装
开本其他
定价168元
货号29177908
上书时间2024-11-01
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导语摘要
本书主要研究Python中的图像处理。全书贯穿各种图像处理算法与案例进行介绍，是一本典型的实战指南。本书从实战出发，详细介绍了Python中的图像处理，包含了丰富的算法及案例，每个步骤都结合代码、公式和图表进行叙述。本书采用Python编程语言和OpenCV库编写，给想快速了解图像处理、从事计算机视觉领域和研究Python图像识别方向的读者提供便利，能够迅速上手。本书构思合理，采用通俗易懂、由浅入深的方式叙述，也符合国家大数据发展战略，是一本入门级的Python图像处理教材。
目录
篇基础知识
章绪论3
1.1数字图像处理3
1.2Python语言4
1.3OpenCV5
1.4章节安排6
参考文献7
第2章Python基础8
2.1Python简介8
2.2基础语法10
2.2.1输出语句10
2.2.2注释12
2.2.3变量及赋值13
2.2.4输入语句14
2.3数据类型15
2.4基本语句20
2.4.1条件语句20
2.4.2循环语句23
2.5基本操作25
2.6本章小结27
参考文献27
第3章数字图像处理基础28
3.1数字图像处理概述28
3.2像素及常见图像分类28
3.3图像信号数字化处理31
3.4OpenCV安装配置32
3.5OpenCV初识及常见数据类型33
3.5.1OpenCV显示图像33
3.5.2常见数据类型36
3.6Numpy和Matplotlib库介绍37
3.6.1Numpy库37
3.6.2Matplotlib库38
3.7几何图形绘制42
3.7.1绘制直线43
3.7.2绘制矩形45
3.7.3绘制圆形47
3.7.4绘制椭圆48
3.7.5绘制多边形51
3.7.6绘制文字54
3.8本章小结55
参考文献55
第4章Python图像处理入门56
4.1OpenCV读取显示图像56
4.2OpenCV读取修改像素57
4.3OpenCV创建复制保存图像61
4.4获取图像属性及通道64
4.4.1图像属性64
4.4.2图像通道处理66
4.5图像算术与逻辑运算70
4.5.1图像加法运算70
4.5.2图像减法运算71
4.5.3图像与运算73
4.5.4图像或运算75
4.5.5图像异或运算76
4.5.6图像非运算77
4.6图像融合处理79
4.7获取图像ROI区域82
4.8图像类型转换84
4.9本章小结88
参考文献88
第二篇图像运算
第5章Python图像几何变换91
5.1图像几何变换概述91
5.2图像平移变换92
5.3图像缩放变换95
5.4图像旋转变换99
5.5图像镜像变换102
5.6图像仿射变换104
5.7图像透视变换106
5.8本章小结108
参考文献108
第6章Python图像量化及采样处理109
6.1图像量化处理109
6.1.1概述109
6.1.2操作110
6.1.3K-Means聚类量化处理114
6.2图像采样处理116
6.2.1概述116
6.2.2操作117
6.2.3局部马赛克处理121
6.3图像金字塔123
6.3.1图像向下取样124
6.3.2图像向上取样127
6.4本章小结130
参考文献130
第7章Python图像的点运算处理131
7.1图像点运算的概述131
7.2图像灰度化处理131
7.2.1图像的灰度线性变换140
7.2.2图像的灰度非线性变换147
7.3图像阈值化处理154
7.3.1固定阈值化处理155
7.3.2自适应阈值化处理163
7.4本章小结167
参考文献167
第8章Python图像形态学处理168
8.1数学形态学概述168
8.2图像腐蚀168
8.3图像膨胀171
8.4图像开运算173
8.5图像闭运算176
8.6图像梯度运算178
8.7图像顶帽运算180
8.8图像底帽运算184
8.9本章小结186
参考文献186
第三篇图像增强
第9章Python直方图统计189
9.1图像直方图概述189
9.2Matplotlib绘制直方图191
9.3OpenCV绘制直方图197
9.4掩模直方图201
9.5图像灰度变换直方图对比203
9.6图像H-S直方图213
9.7直方图判断黑夜白天215
9.8本章小结219
参考文献219
0章Python图像增强220
10.1图像增强概述220
10.2直方图均衡化222
10.2.1原理知识222
10.2.2代码实现227
10.3局部直方图均衡化231
10.4自动色彩均衡化233
10.5本章小结237
参考文献237
1章Python图像平滑238
11.1图像平滑概述238
11.2均值滤波240
11.3方框滤波243
11.4高斯滤波247
11.5中值滤波249
11.6双边滤波251
11.7本章小结254
参考文献254
2章Python图像锐化及边缘检测255
12.1原理概述255
12.1.1一阶微分算子255
12.1.2二阶微分算子256
12.2Roberts算子257
12.3Prewitt算子259
12.4Sobel算子261
12.5Laplacian算子263
12.6Scharr算子268
12.7Canny算子270
12.8LOG算子273
12.9本章小结275
参考文献276
第四篇高阶图像处理
3章Python图像特效处理279
13.1图像毛玻璃特效279
13.2图像浮雕特效280
13.3图像油漆特效282
13.4图像素描特效283
13.5图像怀旧特效285
13.6图像光照特效287
13.7图像流年特效289
13.8图像水波特效290
13.9图像卡通特效293
13.10图像滤镜特效295
13.11图像直方图均衡化特效297
13.12图像模糊特效299
13.13本章小结300
4章Python图像分割301
14.1图像分割概述301
14.2基于阈值的图像分割302
14.3基于边缘检测的图像分割303
14.4基于纹理背景的图像分割309
14.5基于K-Means聚类的区域分割311
14.6基于均值漂移算法的图像分割317
14.7基于分水岭算法的图像分割321
14.8图像漫水填充分割327
14.9文字区域定位及提取案例333
14.10本章小结338
参考文献339
5章Python傅里叶变换与霍夫变换340
15.1图像傅里叶变换概述340
15.2图像傅里叶变换操作341
15.2.1Numpy实现傅里叶变换341
15.2.2Numpy实现傅里叶逆变换345
15.2.3OpenCV实现傅里叶变换346
15.2.4OpenCV实现傅里叶逆变换348
15.3基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波350
15.4图像霍夫变换356
15.4.1图像霍夫线变换操作358
15.4.2图像霍夫圆变换操作363
15.5本章小结366
参考文献366
6章Python图像分类367
16.1图像分类概述367
16.2常见的分类算法368
16.2.1朴素贝叶斯分类算法368
16.2.2KNN分类算法369
16.2.3SVM分类算法369
16.2.4随机森林分类算法371
16.2.5神经网络分类算法372
16.3基于朴素贝叶斯算法的图像分类374
16.4基于KNN算法的图像分类380
16.5基于神经网络算法的图像分类384
16.6本章小结389
参考文献389
内容摘要本书主要研究Python中的图像处理。全书贯穿各种图像处理算法与案例进行介绍，是一本典型的实战指南。本书从实战出发，详细介绍了Python中的图像处理，包含了丰富的算法及案例，每个步骤都结合代码、公式和图表进行叙述。本书采用Python编程语言和OpenCV库编写，给想快速了解图像处理、从事计算机视觉领域和研究Python图像识别方向的读者提供便利，能够迅速上手。本书构思合理，采用通俗易懂、由浅入深的方式叙述，也符合国家大数据发展战略，是一本入门级的Python图像处理教材。
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