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OpenCV電腦視覺基礎教程(Python版慕課版第2版工信精品軟體技術系列教材)

  • 作者：編者:夏幫貴|責編:初美呈
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115689511
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書注重基礎、內容循序漸進，系統地介紹了使用Python實現OpenCV應用的相關基礎知識，並通過大量實驗幫助讀者掌握相關知識。本書共10章，涵蓋OpenCV起步，圖像處理基礎，圖形用戶界面，圖像變換，邊緣和輪廓，直方圖，圖像匹配、分割和拼接，特徵檢測，人臉檢測和識別，機器學習和深度學習等內容。
    本書內容豐富、講解詳細，可作為各類院校相關專業的教材，也可作為具有一定Python程序設計基礎的OpenCV愛好者的參考書。
作者介紹
編者:夏幫貴|責編:初美呈
目錄
第1章  OpenCV起步
  1.1  OpenCV簡介
    1.1.1  OpenCV主要功能模塊
    1.1.2  OpenCV的版本
    1.1.3  OpenCV-Python簡介
  1.2  配置開發環境
    1.2.1  安裝Python
    1.2.2  安裝NumPy
    1.2.3  安裝OpenCV-Python
    1.2.4  安裝VSCode
  1.3  使用OpenCV文檔和示例
    1.3.1  查看OpenCV文檔
    1.3.2  使用OpenCV-Python示例代碼
  1.4  實驗
    1.4.1  實驗1：配置虛擬開發環境
    1.4.2  實驗2：在VSCode中運行OpenCV-Python示例代碼
  1.5  知識拓展：體驗AI大模型
  習題
第2章  圖像處理基礎
  2.1  NumPy簡介
    2.1.1  數據類型
    2.1.2  創建數組
    2.1.3  數組的形狀
    2.1.4  索引、切片和迭代
    2.1.5  數組運算
  2.2  圖像基礎操作
    2.2.1  讀取、寫入、顯示圖像
    2.2.2  播放、寫入視頻與捕獲攝像頭視頻
    2.2.3  操作灰度圖像
    2.2.4  操作彩色圖像
    2.2.5  圖像顏色通道操作
    2.2.6  裁剪圖像
  2.3  圖像運算
    2.3.1  加法運算
    2.3.2  加權加法運算
    2.3.3  位運算
    2.3.4  圖像拼接
  2.4  實驗
    2.4.1  實驗1：為人物圖像打碼
    2.4.2  實驗2：使用圖像製作視頻
  2.5  知識拓展：了解中國AI大模型
  習題
第3章  圖形用戶界面
  3.1  窗口控制
    3.1.1  創建和關閉窗口
    3.1.2  調整窗口大小
  3.2  繪圖
    3.2.1  繪製直線
    3.2.2  繪製矩形
    3.2.3  繪製圓

    3.2.4  繪製橢圓
    3.2.5  繪製多段線
    3.2.6  繪製文本
    3.2.7  繪製箭頭
  3.3  處理滑鼠事件
  3.4  使用滾動條
  3.5  實驗
    3.5.1  實驗1：使用滑鼠取點繪圖
    3.5.2  實驗2：使用滾動條選擇通道圖像
  3.6  知識拓展：如何寫好大模型提示語
  習題
第4章  圖像變換
  4.1  色彩空間轉換
    4.1.1  RGB色彩空間
    4.1.2  GRAY色彩空間
    4.1.3  YCrCb色彩空間
    4.1.4  HSV色彩空間
    4.1.5  圖像透明度
  4.2  幾何變換
    4.2.1  縮放圖像
    4.2.2  翻轉圖像
    4.2.3  仿射變換
    4.2.4  透視變換
  4.3  圖像平滑處理
    4.3.1  均值濾波
    4.3.2  高斯濾波
    4.3.3  中值濾波
    4.3.4  雙邊濾波
    4.3.5  自定義濾波
  4.4  閾值處理
    4.4.1  全局閾值處理
    4.4.2  自適應閾值處理
  4.5  形態變換
    4.5.1  結構元素
    4.5.2  腐蝕操作
    4.5.3  膨脹操作
    4.5.4  形態操作函數
  4.6  實驗
    4.6.1  實驗1：圖像幾何變換
    4.6.2  實驗2：圖像形態變換
  4.7  知識拓展：了解數字水印
  習題
第5章  邊緣和輪廓
  5.1  邊緣檢測
    5.1.1  Laplacian邊緣檢測
    5.1.2  Sobel邊緣檢測
    5.1.3  Canny邊緣檢測
  5.2  輪廓檢測
    5.2.1  查找輪廓
    5.2.2  繪製輪廓

    5.2.3  輪廓特徵
  5.3  霍夫變換
    5.3.1  檢測直線
    5.3.2  檢測圓
  5.4  實驗
    5.4.1  實驗1：執行Canny邊緣檢測
    5.4.2  實驗2：查找和繪製輪廓
  5.5  知識拓展：使用通義靈碼輔助編程
  習題
第6章  直方圖
  6.1  一維直方圖
    6.1.1  使用plt.hist()函數繪製直方圖
    6.1.2  使用cv2.calcHist()函數計算直方圖
    6.1.3  使用np.histogram()函數計算直方圖
  6.2  直方圖均衡化
    6.2.1  全局直方圖均衡化
    6.2.2  自適應直方圖均衡化
  6.3  二維直方圖
    6.3.1  使用cv2.calcHist()函數計算二維直方圖
    6.3.2  使用np.histogram2D()函數計算二維直方圖
  6.4  實驗
    6.4.1  實驗1：使用NumPy函數計算直方圖
    6.4.2  實驗2：使用OpenCV函數計算直方圖
  6.5  知識拓展：使用通義萬相生成圖像
  習題
第7章  圖像匹配、分割和拼接
  7.1  模板匹配
    7.1.1  單目標匹配
    7.1.2  多目標匹配
  7.2  圖像分割
    7.2.1  分水嶺演算法
    7.2.2  GrabCut演算法
  7.3  圖像金字塔
    7.3.1  高斯金字塔
    7.3.2  拉普拉斯金字塔
    7.3.3  圖像拼接
  7.4  實驗
    7.4.1  實驗1：使用模板匹配查找圖像
    7.4.2  實驗2：使用GrabCut演算法分割圖像
  7.5  知識拓展：了解TraeIDE智能編程
  習題
第8章  特徵檢測
  8.1  角點檢測
    8.1.1  Harris角點檢測
    8.1.2  Shi-Tomasi角點檢測
    8.1.3  優化角點
  8.2  關鍵點檢測
    8.2.1  FAST演算法
    8.2.2  SIFT演算法
    8.2.3  ORB演算法

  8.3  特徵匹配
    8.3.1  暴力匹配
    8.3.2  FLANN匹配
    8.3.3  圖像查找
  8.4  實驗
    8.4.1  實驗1：應用Shi-Tomasi演算法檢測角點
    8.4.2  實驗2：應用特徵匹配查找圖像
  8.5  知識拓展：了解通義千問
  習題
第9章  人臉檢測和識別
  9.1  人臉檢測
    9.1.1  使用Haar級聯分類器檢測人臉
    9.1.2  基於深度學習的人臉檢測
  9.2  人臉識別
    9.2.1  Eigenfaces人臉識別
    9.2.2  Fisherfaces人臉識別
    9.2.3  LBPH人臉識別
  9.3  實驗
    9.3.1  實驗1：使用Haar級聯分類器
    9.3.2  實驗2：使用Eigenfaces人臉識別
  9.4  知識拓展：了解豆包
  習題
第10章  機器學習和深度學習
  10.1  機器學習
    10.1.1  KNN演算法
    10.1.2  SVM演算法
    10.1.3  K均值聚類演算法
  10.2  深度學習
    10.2.1  基於深度學習的圖像識別
    10.2.2  基於深度學習的目標檢測
  10.3  AI大模型實戰
    10.3.1  準備工作
    10.3.2  調用API進行圖像識別
    10.3.3  調用API去除圖像中的文字
  10.4  實驗
    10.4.1  實驗1：調整圖像顏色
    10.4.2  實驗2：檢測視頻中的目標
  10.5  知識拓展：了解可靈AI
  習題

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