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Python3圖像處理實戰(使用Python\NumPy\Matplotlib和Scikit-Image)

  • 作者：(印)阿什溫·帕揚卡爾|責編:閆紅梅|譯者:張慶紅//周冠武//程國建
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302596431
  • 出版日期：2022/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：161
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在全面介紹圖像處理、Python3安裝、樹莓派微型電腦等基本概念和知識的基礎上，著重介紹NumPy數據結構的基礎知識和數組操作、基於Matplotlib的圖形可視化、基於NumPy和Matplotlib的基本圖像處理和高級圖像處理、基於Scikit-Image圖像處理包的直方圖均衡化和變換、卷積和濾波、形態學操作和圖像複原、雜訊去除和邊緣檢測以及高級圖像處理操作，並通過具體代碼常式的實現過程說明如何應用Scikit-Image進行實際圖像處理。
    全書共分3部分：第1部分（第1?3章）為圖像處理概念及硬體知識基礎，著重介紹樹莓派微型電腦，包括樹莓派操作系統啟動更新、網路連接以及遠程訪問等內容；第2部分（第4?9章）為Python，著重介紹Python3基礎知識及其生態系統、NumPy軟體包、Matplotlib繪圖庫，同時介紹使用NumPy和Matplotlib進行基本和高級圖像處理等實現細節；第3部分（第10?16章）為Scikit-Image應用篇，基於Scikit-Image圖像處理實例，介紹Scikit-Image在變換、濾波、複原等圖像處理上的應用。全書提供了大量應用實例，每章后均附有小結和練習。
    本書適合作為高等院校電腦、軟體工程專業高年級本科生的教材，同時可作為對Python比較熟悉並且對圖像處理有所了解的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考資料。
作者介紹
(印)阿什溫·帕揚卡爾|責編:閆紅梅|譯者:張慶紅//周冠武//程國建
    阿什溫·帕揚卡爾（Ashwin Pajankar）是一名博學者，有二十多年的編程經驗，同時是一位科普者、程序員、創客、作家和Youtube博主。他熱衷於STEM（科學、技術、教育、數學）教育，還是一名自由軟體開發者和技術培訓師。他畢業於印度理工學院海德拉巴分校，獲得電腦科學與工程專業碩士學位，曾在Cisco和Cognizant等跨國公司工作了十多年。     Ashwin還是BPBOnline、Udemy和Skillshare等各種在線學習平台的一名在線培訓師。在業餘時間，他向Nasik市的本地軟體公司提供Python編程和數據科學主題的咨詢業務。他還積极參与各種社會活動，在學生生活和過去的工作場所贏得了許多讚譽。
目錄
第1章  圖像處理中的概念
  1.1  信號與信號處理
  1.2  圖像和圖像處理
  1.3  小結
  練習
第2章  在Windows上安裝Python
  2.1  Python網站
  2.2  小結
  練習
第3章  樹莓派簡介
  3.1  單板電腦
    3.1.1  單板電腦的優缺點
    3.1.2  流行的SBC系列
  3.2  樹莓派
  3.3  Raspbian操作系統
  3.4  設置和啟動樹莓派
    3.4.1  設置所需的硬體
    3.4.2  設置所需的軟體
    3.4.3  將操作系統寫入MicroSD卡
    3.4.4  啟動樹莓派
  3.5  config.txt和raspi?config
  3.6  連接到網路
    3.6.1  連接WiFi
    3.6.2  連接有線網路
    3.6.3  檢查連接狀態
  3.7  遠程連接樹莓派
    3.7.1  使用PuTTY和Bitvise SSH客戶端訪問命令提示符窗口程序
    3.7.2  帶有RDP和VNC的遠程桌面
  3.8  更新樹莓派
  3.9  關閉並重新啟動樹莓派
  3.10  為什麼使用樹莓派
  3.11  小結
  練習
第4章  Python 3基礎知識
  4.1  Python編程語言的歷史
  4.2  為什麼使用Python
  4.3  Python編程語言的功能和優點
  4.4  IDLE和Hello World
  4.5  Python解釋器模式
  4.6  Raspbian OS上的Python
  4.7  Raspbian中的其他編輯器
  4.8  小結
  練習
第5章  科學Python生態系統簡介
  5.1  Python包索引(PyPI)和pip
  5.2  科學Python生態系統
  5.3  IPython和Jupyter
  5.4  小結
  練習
第6章  NumPy和Matplotlib簡介

  6.1  NumPy簡介
    6.1.1  Ndarray
    6.1.2  NumPy和Matplotlib的安裝
  6.2  開始NumPy編程
  6.3  Ndarray屬性
  6.4  Ndarray常數
  6.5  Ndarray創建常式
  6.6  Matplotlib的Ndarray創建常式
  6.7  隨機數據生成
  6.8  數組操作常式
  6.9  位運算和統計運算
  6.10  小結
  練習
第7章  利用Matplotlib進行可視化
  7.1  單線圖
  7.2  多線圖
  7.3  網格、軸和標籤
  7.4  顏色、樣式和標記
  7.5  小結
第8章  使用NumPy和Matplotlib進行基本圖像處理
  8.1  圖像數據集
  8.2  安裝Pillow
  8.3  讀取和保存圖像
  8.4  NumPy
  8.5  圖像統計
  8.6  圖像掩碼
  8.7  圖像通道
  8.8  圖像算術運算
  8.9  圖像位邏輯運算
  8.10  圖像直方圖
  8.11  小結
  練習
第9章  使用NumPy和Matplotlib進行高級圖像處理
  9.1  彩色到灰度轉換
  9.2  圖像閾值化
  9.3  彩色圖像增亮
  9.4  彩色圖像變暗
  9.5  梯度
  9.6  最大RGB濾波器
  9.7  強度標準化
  9.8  小結
  練習
第10章  開始Scikit?Image
  10.1  Scikits簡介
  10.2  在Windows和樹莓派Raspbian上安裝Scikit?Image
  10.3  Scikit?Image的基礎知識
  10.4  顏色空間轉換
  10.5  小結
  練習
第11章  閾值化直方圖的均衡化和變換

  11.1  簡單閾值化、Otsu二值化和自適應閾值化
  11.2  直方圖均衡化
  11.3  圖像變換
  11.4  小結
  練習
第12章  核、卷積和濾波器
  12.1  圖像濾波
  12.2  Scikit?Image的內置圖像濾波器
  12.3  小結
  練習
第13章  形態學運算和圖像複原
  13.1  數學形態學和形態學運算
  13.2  通過修複復原圖像
  13.3  小結
第14章  雜訊消除和邊緣檢測
  14.1  雜訊
  14.2  雜訊消除
  14.3  Canny邊緣檢測器
  14.4  小結
  練習
第15章  高級圖像處理操作
  15.1  SLIC分割
  15.2  灰度圖像著色
  15.3  輪廓
  15.4  小結
第16章  包管理
  16.1  Python實現和發行版
  16.2  Anaconda
  16.3  conda包管理
  16.4  Spyder IDE
  16.5  小結
  16.6  總結

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