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Python圖像處理實戰

作者：(印度)桑迪潘·戴伊|責編:吳晉瑜|譯者:陳盈//鄧軍
出版社：人民郵電
ISBN：9787115527684

出版日期：2020/12/01
裝幀：平裝
頁數：364

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

    本書介紹如何用流行的Python圖像處理庫、機器學習庫和深度學習庫解決圖像處理問題。
    本書先介紹經典的圖像處理技術，然後探索圖像處理演算法的演變歷程，始終緊扣圖像處理以及電腦視覺與深度學習方面的最新進展。全書共12章，涵蓋圖像處理入門基礎知識、應用導數方法實現圖像增強、形態學圖像處理、圖像特徵提取與描述符、圖像分割，以及圖像處理中的經典機器學習方法等內容。
    本書適合Python工程師和相關研究人員閱讀，也適合對電腦視覺、圖像處理、機器學習和深度學習感興趣的軟體工程師參考。

作者介紹

(印度)桑迪潘·戴伊|責編:吳晉瑜|譯者:陳盈//鄧軍

第1章  圖像處理入門
  1.1  什麼是圖像處理及圖像處理的應用
    1.1.1  什麼是圖像以及圖像是如何存儲的
    1.1.2  什麼是圖像處理
    1.1.3  圖像處理的應用
  1.2  圖像處理流程
  1.3  在Python中安裝不同的圖像處理庫
    1.3.1  安裝pip
    1.3.2  在Python中安裝圖像處理庫
    1.3.3  安裝Anaconda發行版
    1.3.4  安裝Jupyter筆記本
  1.4  使用Python進行圖像輸入輸出和顯示
    1.4.1  使用PIL讀取、保存和顯示圖像
    1.4.2  使用matplotlib讀取、保存和顯示圖像
    1.4.3  使用scikit-image讀取、保存和顯示圖像
    1.4.4  使用SciPy的misc模塊讀取、保存和顯示圖像
  1.5  處理不同的文件格式和圖像類型，並執行基本的圖像操作
    1.5.1  處理不同的文件格式和圖像類型
    1.5.2  執行基本的圖像操作
  小結
  習題
  拓展閱讀
第2章  採樣、傅里葉變換與卷積
  2.1  圖像形成——採樣和量化
    2.1.1  採樣
    2.1.2  量化
  2.2  離散傅里葉變換
    2.2.1  為什麼需要DFT
    2.2.2  用快速傅里葉變換演算法計算DFT
  2.3  理解卷積
    2.3.1  為什麼需要卷積圖像
    2.3.2  使用SciPy信號模塊的convolve2d函數進行卷積
    2.3.3  使用SciPy中的ndimage.convolve函數進行卷積
    2.3.4  相關與卷積
  小結
  習題
第3章  卷積和頻域濾波
  3.1  卷積定理和頻域高斯模糊
  3.2  頻域濾波
    3.2.1  什麼是濾波器
    3.2.2  高通濾波器
    3.2.3  低通濾波器
    3.2.4  DoG帶通濾波器
    3.2.5  帶阻（陷波）濾波器
    3.2.6  圖像複原
  小結
  習題
第4章  圖像增強
第5章  應用導數方法實現圖像增強
第6章  形態學圖像處理

第7章  圖像特徵提取與描述符
第8章  圖像分割
第9章  圖像處理中的經典機器學習方法
第10章  圖像處理中的深度學習——圖像分類
第11章  圖像處理中的深度學習——目標檢測等
第12章  圖像處理中的其他問題

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