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電腦視覺應用開發(職業教育人工智慧技術應用專業系列教材)

  • 作者：編者:劉洪海/丁愛萍//張衛婷|責編:李紹坤//張星瑤
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111729730
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：247
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從電腦視覺初學者的視角出發，以Python及其相關框架為工具，以實戰為導向，講述了電腦視覺中關於圖像以及多種圖像處理的基本概念、理論方法和經典演算法，既有對圖像基礎知識的介紹，也有對現實問題的解決方案和技術詳細闡述。通過利用電腦視覺中的圖像變換演算法解決圖像分類、人臉識別、圖像增強、圖像語義分割、圖像風格遷移、圖像超解析度重建和場景文字識別等現實問題，使讀者既能了解圖像的多種操作原理，又能學會解決實際問題的思路和方法，提高使用電腦視覺方法的能力。
    本書可作為各類職業院校人工智慧技術應用及相關專業的教材，也可作為人工智慧、電腦視覺初學者的參考書。
作者介紹
編者:劉洪海/丁愛萍//張衛婷|責編:李紹坤//張星瑤
目錄
前言
單元1  圖像基礎學習
  1.1  圖像相關名詞概述
  1.2  圖像基礎操作
  1.3  圖像幾何變換
  1.4  閾值分割
  1.5  圖像統計
  1.6  圖像濾波
  單元小結
  學習評估
  單元習題
單元2  圖像分類
  2.1  圖像分類概述
  2.2  神經網路
  2.3  卷積神經網路
  2.4  實戰案例——基於卷積神經網路的圖像分類
  2.5  遷移學習
  2.6  實戰案例——基於遷移學習的圖像分類
  單元小結
  學習評估
  單元習題
單元3  人臉識別
  3.1  目標檢測
  3.2  實戰案例——基於YOLOv3的目標檢測
  3.3  人臉檢測
  3.4  實戰案例——基於Haar特徵的人臉檢測
  3.5  實戰案例——基於Hog特徵的人臉檢測
  3.6  人臉識別
  3.7  認識face_recognition開源庫
  3.8  實戰案例——基於face_recognition的人臉識別
  單元小結
  學習評估
  單元習題
單元4  圖像增強
  4.1  圖像增強概述
  4.2  有監督的圖像增強
  4.3  實戰案例——基於mixup/cutmix演算法的圖像增強
  4.4  無監督的圖像增強
  單元小結
  學習評估
  單元習題
單元5  圖像語義分割
  5.1  語義分割概述
  5.2  上採樣
  5.3  特徵融合
  5.4  語義分割網路
  5.5  實戰案例——基於U-Net的圖像語義分割
  單元小結
  學習評估
  單元習題

單元6  圖像風格遷移
  6.1  圖像風格遷移概述
  6.2  風格提取
  6.3  gram矩陣
  6.4  損失計算
  6.5  VGG-19
  6.6  實戰案例——基於VGG-19的圖像風格遷移
  6.7  對抗生成網路
  6.8  實戰案例——基於CycleGAN的圖像風格遷移
  單元小結
  學習評估
  單元習題
單元7  圖像超解析度重建
  7.1  認識圖像解析度
  7.2  認識圖像超解析度
  7.3  超解析度重建技術
  7.4  SRCNN
  7.5  PSNR
  7.6  實戰案例——基於SRCNN的圖像超解析度重建
  7.7  SRGAN
  7.8  實戰案例——基於SRGAN的圖像超解析度重建
  單元小結
  學習評估
  單元習題
單元8  場景文字識別
  8.1  場景文字識別概述
  8.2  LSTM
  8.3  CTC
  8.4  實戰案例——基於LSTM+CTC的文字識別
  8.5  tesseract
  8.6  實戰案例——基於tesseract的文字識別
  單元小結
  學習評估
  單元習題
參考文獻

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