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Python視覺分析應用案例實戰/大數據與人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:丁偉雄|責編:黃芝//薛陽
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302643340
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：297
人民幣：RMB 99.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以Python 3.10.7為平台，以實際應用為背景，通過概念、公式、經典應用相結合的形式，深入淺出地介紹了Python圖形圖像處理經典實現。全書共10章，主要包括緒論、邁進Python、Python圖形用戶界面、數據可視化分析、圖像視覺增強分析、圖像視覺複原分析、圖像視覺幾何變換與校正分析、圖像視覺分割技術分析、圖像視覺描述與特徵提取分析、車牌識別分析等內容。通過本書的學習，讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現圖像視覺處理應用的簡捷、功能強大。
    本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書，也可作為相關領域科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
作者介紹
編者:丁偉雄|責編:黃芝//薛陽
目錄
第1章  緒論
  1.1  什麼是編程語言
    1.1.1  編程語言的內容
    1.1.2  編程語言發展史
  1.2  Python簡介
  1.3  Python的下載和安裝
  1.4  Jupyter Notebook的安裝與使用
    1.4.1  Jupyter Notebook的下載與安裝
    1.4.2  運行Jupyter Notebook
    1.4.3  Jupyter Notebook的使用
  1.5  數字圖像處理概述
    1.5.1  數字圖像處理的特點
    1.5.2  數字圖像處理的基本技術
    1.5.3  數字圖像處理方法
    1.5.4  彩色空間
    1.5.5  數字圖像處理的應用
第2章  邁進Python
  2.1  NumPy庫
    2.1.1  Numpy創建數組
    2.1.2  數組操作
  2.2  SciPy庫
    2.2.1  創建稀疏矩陣
    2.2.2  插值
    2.2.3  概率統計
    2.2.4  大數定律
    2.2.5  中心極限定理
  2.3  Pandas庫
    2.3.1  Pandas系列
    2.3.2  Pandas數據結構
    2.3.3  Pandas面板
    2.3.4  Pandas稀疏數據
    2.3.5  Pandas CSV文件
    2.3.6  Pandas JSON
    2.3.7  Pandas數據清洗
第3章  Python圖形用戶界面
  3.1  布局管理
    3.1.1  Pack布局管理器
    3.1.2  Grid布局管理器
    3.1.3  Place布局管理器
  3.2  Tkinter常用組件
    3.2.1  Variable類
    3.2.2  compound選項
    3.2.3  Entry與Text組件
    3.2.4  Checkbutton組件
    3.2.5  Radiobutton組件
    3.2.6  Listbox和Combobox組件
    3.2.7  Spinbox組件
    3.2.8  Scale和LabeledScale組件
    3.2.9  LabelFrame組件
    3.2.10  PanedWindow組件

    3.2.11  OptionMenu組件
  3.3  對話框
    3.3.1  普通對話框
    3.3.2  非模式對話框
    3.3.3  輸入對話框
    3.3.4  生成對話框
    3.3.5  顏色選擇對話框
    3.3.6  消息框
  3.4  菜單
    3.4.1  窗口菜單
    3.4.2  右鍵菜單
  3.5  在Canvas中繪圖
    3.5.1  Canvas的繪圖
    3.5.2  繪製動畫
第4章  數據可視化分析
  4.1  Matplotlib生成數據圖
    4.1.1  安裝Matplotlib包
    4.1.2  認識Matplotlib
  4.2  各類型數據圖
    4.2.1  離散型時間數據可視化
    4.2.2  連續型時間數據的可視化
    4.2.3  關係型數據的可視化
    4.2.4  多圖形的組合
    4.2.5  等高線圖
  4.3  三維繪圖
    4.3.1  坐標軸對象
    4.3.2  三維曲線
    4.3.3  三維散點
    4.3.4  三維等高線圖
    4.3.5  三維線框
    4.3.6  三維曲面圖
  4.4  Pygal數據可視化
    4.4.1  安裝Pygal
    4.4.2  Pygal數據圖入門
    4.4.3  Pygal繪製常見數據圖
  4.5  Pygal模擬擲骰子
第5章  圖像視覺增強分析
  5.1  圖像增強方法
  5.2  灰度變換
    5.2.1  線性灰度變換
    5.2.2  分段線性灰度增強
    5.2.3  非線性灰度變換
  5.3  空域增強
    5.3.1  平滑線性濾波器
    5.3.2  統計排序（非線性）濾波器
    5.3.3  雙邊濾波器
  5.4  空域銳化運算元
    5.4.1  梯度空間運算元
    5.4.2  Prewitt運算元
    5.4.3  Sobel運算元

    5.4.4  Laplacian運算元
  5.5  圖像頻域平滑處理
    5.5.1  理想低通濾波器
    5.5.2  巴特沃思低通濾波器
    5.5.3  高斯低通濾波器
    5.5.4  頻域低通濾波器的應用
  5.6  頻域圖像銳化
    5.6.1  理想高通濾波器
    5.6.2  巴特沃斯高通濾波器
    5.6.3  指數高通濾波器
    5.6.4  頻域高通濾波器的應用
  5.7  空/頻域濾波的關係
第6章  圖像視覺複原分析
  6.1  退化與複原
    6.1.1  退化的模型
    6.1.2  退化的原理
    6.1.3  複原的原理
  6.2  圖像去噪
    6.2.1  雜訊模型
    6.2.2  逆濾波
    6.2.3  維納濾波
    6.2.4  逆濾波與維納濾波的實現
  6.3  暗通道去霧處理
    6.3.1  暗通道的概念
    6.3.2  暗通道去霧霾的原理
第7章  圖像視覺幾何變換與校正分析
  7.1  圖像幾何變換概述
  7.2  幾何變換的數學描述
  7.3  圖像的坐標變換
    7.3.1  圖像的平移
    7.3.2  鏡像變換
    7.3.3  圖像的轉置
    7.3.4  圖像的縮放
    7.3.5  圖像的旋轉
    7.3.6  圖像幾何變換實戰
  7.4  圖像的幾何變換類型
    7.4.1  剛體變換
    7.4.2  仿射變換
    7.4.3  透視變換
第8章  圖像視覺分割技術分析
  8.1  圖像視覺分割的意義
  8.2  邊緣分割法
    8.2.1  邊緣模型
    8.2.2  基本邊緣檢測
    8.2.3  邊緣檢測實戰
  8.3  Hough變換
  8.4  鬧值分割法
    8.4.1  灰度閾值與雙閾值
    8.4.2  全局閾值處理
    8.4.3  OTSU演算法

    8.4.4  自適應動態閾值
  8.5  區域生長分割法
    8.5.1  區域生長原理
    8.5.2  區域生長準則
    8.5.3  區域分割與聚合
    8.5.4  分水嶺圖像分割法
第9章  圖像視覺描述與特徵提取分析
  9.1  圖像特徵
  9.2  角點特徵
    9.2.1  Harris角點檢測
    9.2.2  Shi-Tomasi角點檢測
    9.2.3  SUSAN角點檢測
  9.3  SIFT/SURF演算法
    9.3.1  SIFT演算法
    9.3.2  SURF特徵檢測
  9.4  FAST和ORB演算法
    9.4.1  FAST特徵點檢測
    9.4.2  ORB演算法
  9.5  LBP和HOG特徵運算元
    9.5.1  LBP演算法
    9.5.2  HOG演算法
  9.6  顏色特徵
    9.6.1  直方圖特徵
    9.6.2  顏色矩
    9.6.3  顏色相關圖
  9.7  圖像紋理特徵提取
第10章  車牌識別分析
  10.1  車牌識別流程
  10.2  車牌圖像處理與定位
    10.2.1  圖像的處理
    10.2.2  定位原理
    10.2.3  字元處理
    10.2.4  字元分割實現
  10.3  字元識別
    10.3.1  模板匹配的字元識別
    10.3.2  車牌字元識別實例
參考文獻

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