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從零開始(數字圖像處理的編程基礎與應用)

  • 作者：編者:彭凌西//彭紹湖//唐春明//陳統|責編:張天怡
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115579553
  • 出版日期：2022/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：303
人民幣：RMB 79.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹數字圖像處理基礎知識與基於OpenCV和C++的圖像編程技術的相關內容，旨在幫助讀者儘快掌握數字圖像理論知識和編程技術。
    本書第1章主要介紹OpenCV基礎；第2章主要介紹圖像預處理；第3章主要介紹圖像分割和數學形態學；第4章主要介紹特徵提取與匹配；第5章主要介紹模板匹配與輪廓繪製；第6章主要介紹視頻錄製與目標追蹤；第7章主要介紹三維重建；第8章主要介紹距離測量與角點檢測；第9章主要介紹圖像識別應用，涉及文字識別、二維碼識別、人臉識別和車牌識別等內容；第10章主要介紹基於深度學習的圖像應用。
    書中通過近百個編程實例和項目，幫助讀者掌握數字圖像處理原理，並進一步掌握數字圖像的編程技術。
    本書不僅適合各類院校相關專業的學生使用，也適合對數字圖像編程感興趣，已有一定的C++編程基礎，但沒有數字圖像基礎理論知識的讀者閱讀。
作者介紹
編者:彭凌西//彭紹湖//唐春明//陳統|責編:張天怡
目錄
第1章  OpenCV基礎
  1.1  OpenCV簡介
  1.2  OpenCV 編程環境搭建
    1.2.1  Visual Studio 2019安裝
    1.2.2  Qt安裝
    1.2.3  OpenCV Release版本安裝
    1.2.4  VS 2019中OpenCV 4.4環境的配置
    1.2.5  Qt 5.9.9中OpenCV 4.4環境的搭建
  1.3  Mat圖像存儲容器
    1.3.1  Mat容器簡介
    1.3.2  存儲方法
    1.3.3  創建Mat對象
  1.4  圖像讀取與保存
    1.4.1  圖像讀取
    1.4.2  圖像保存
  1.5  視頻讀取與輸出
    1.5.1  視頻讀取
    1.5.2  視頻輸出
  1.6  圖像屬性與基本圖形繪製
    1.6.1  圖像屬性
    1.6.2  基本圖形繪製
    1.6.3  顏色空間轉換
  1.7  電腦交互
    1.7.1  滑鼠和鍵盤
    1.7.2  滑動條
  1.8  小結
第2章  圖像預處理
  2.1  圖像格式和通道
    2.1.1  圖像格式
    2.1.2  通道分離與合併
  2.2  點運算
    2.2.1  像素點操作和卷積
    2.2.2  圖像反轉
    2.2.3  對數變換
    2.2.4  冪律變換
    2.2.5  線性變換
    2.2.6  全域線性變換
    2.2.7  圖像灰度化
  2.3  直方圖處理
    2.3.1  標準直方圖
    2.3.2  直方圖均衡化
    2.3.3  直方圖匹配
    2.3.4  局部直方圖處理
  2.4  圖像去噪
    2.4.1  均值濾波
    2.4.2  高斯濾波
    2.4.3  中值濾波
    2.4.4  雙邊濾波
    2.4.5  小波濾波
  2.5  小結

第3章  圖像分割和數學形態學
  3.1  圖像分割
    3.1.1  灰度閾值演算法
    3.1.2  OTSU閾值演算法
    3.1.3  區域生長演算法
    3.1.4  分水嶺演算法
    3.1.5  迭代式閾值分割
    3.1.6  Grab Cut圖像切割演算法
  3.2  數學形態學
    3.2.1  膨脹和腐蝕
    3.2.2  開運算與閉運算
    3.2.3  形態學梯度
    3.2.4  頂帽
    3.2.5  黑帽
    3.2.6  綜合運用——細線和噪點去除
  3.3  圖像金字塔
    3.3.1  高斯金字塔
    3.3.2  拉普拉斯金字塔
    3.3.3  高斯不同
  3.4  小結
第4章  特徵提取與匹配
  4.1  邊緣檢測
    4.1.1  梯度法
    4.1.2  索貝爾運算元
    4.1.3  拉普拉斯運算元
    4.1.4  坎尼運算元
    4.1.5  普魯伊特運算元
    4.1.6  羅伯茨運算元
  4.2  顏色特徵
    4.2.1  灰度直方圖
    4.2.2  聚類
  4.3  關鍵點特徵
    4.3.1  SURF演算法
    4.3.2  SIFT演算法
    4.3.3  ORB演算法
    4.3.4  LBP演算法
    4.3.5  Gabor演算法
  4.4  特徵描述與匹配
    4.4.1  SIFT特徵描述子
    4.4.2  ORB特徵描述子
  4.5  形狀提取
    4.5.1  標準霍夫變換
    4.5.2  累計概率霍夫變換
    4.5.3  霍夫圓變換
  4.6  小結
第5章  模板匹配與輪廓繪製
  5.1  模板匹配
  5.2  輪廓繪製
  5.3  小結
第6章  視頻錄製與目標追蹤

  6.1  簡單視頻錄製
  6.2  視頻目標追蹤
    6.2.1  BS演算法
    6.2.2  Meanshift演算法與Camshift演算法
    6.2.3  示常式序
  6.3  小結
第7章  三維重建
  7.1  超解析度重建
    7.1.1  常見的超解析度重建技術
    7.1.2  光流法簡介
    7.1.3  視頻重建的原理和過程
  7.2  三維重建的具體操作
    7.2.1  calib3d模塊簡介
    7.2.2  黑白棋盤重構
    7.2.3  單目相機標定
  7.3  小結
第8章  距離測量與角點檢測
  8.1  距離測量
    8.1.1  單目測距
    8.1.2  雙目測距
  8.2  角點檢測
    8.2.1  Harris角點檢測
    8.2.2  Shi-Tomasi角點檢測
    8.2.3  亞像素級角點檢測
  8.3  小結
第9章  圖像識別應用
  9.1  文字識別
    9.1.1  OCR簡介
    9.1.2  OCR操作基礎
    9.1.3  示常式序
  9.2  二維碼識別
    9.2.1  二維碼編程原理
    9.2.2  二維碼識別原理
    9.2.3  示常式序
  9.3  人臉識別
    9.3.1  人臉識別Haar特徵
    9.3.2  Cascade分類器
    9.3.3  Eigen Faces人臉識別演算法
    9.3.4  示常式序
  9.4  車牌識別
    9.4.1  灰度二值化處理
    9.4.2  車牌定位
    9.4.3  字元識別
    9.4.4  示常式序
  9.5  小結
第10章  基於深度學習的圖像應用
  10.1  深度學習基本原理
    10.1.1  神經網路
    10.1.2  卷積神經網路
    10.1.3  循環神經網路

  10.2  深度神經網路模塊
    10.2.1  主流框架模型簡介
    10.2.2  模型操作
    10.2.3  硬體加速
  10.3  人體姿態識別
    10.3.1  原理簡介
    10.3.2  人體姿態識別示常式序
  10.4  YOLO物體識別
    10.4.1  原理簡介
    10.4.2  YOLO演算法示常式序
  10.5  圖片分類
  10.6  小結
附錄1  OpenCV編程常見問題
附錄2  OpenCV 4.4源碼及opencv_contrib模塊編譯
附錄3  基於Caffe框架的神經網路訓練過程

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