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数字图像处理与深度学习技术应用 版权信息
- ISBN：9787121483011
- 条形码：9787121483011 ; 978-7-121-48301-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数字图像处理与深度学习技术应用 内容简介
本书介绍了数字图像处理技术和深度学习技术，以及这些技术的应用，全书由12章组成。前九章主要介绍数字图像处理技术，内容包括：Python 环境搭建、位图基础、图像的显示、图像的几何变换、图像灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理、图像分割及测量、图像的形态学处理，后三章主要介绍深度学习技术，将数字图像处理技术和深度学习技术相结合应用于项目开发，内容包括基于卷积神经网络CNN 模型的汉字识别、基于Faster RCNN 模型的手势识别、基于卷积神经网络CNN 模型的语音识别共三个项目的开发技术。本书仅仅介绍基本的理论知识，同时介绍将理论转化为代码的实现步骤和基于Python 开发工具的编程代码，并且可以将处理前与处理后的图像进行对照比较。实例程序的框架结构简单，代码简洁，使初学Python 者很快就掌握图像处理与图像识别技术。
数字图像处理与深度学习技术应用 目录
第1章 图像处理编程基础 （1）
1.1 Python开发基础 （1）
1.1.1 Python的安装 （1）
1.1.2 PyCharm的安装 （6）
1.1.3 OpenCV及常用库的配置 （9）
1.2 数字图像处理与深度学习技术简介 （13）
1.3 系统界面开发基础 （15）
1.4 图像显示 （17）
1.4.1 待处理图像的显示 （17）
1.4.2 处理后图像的显示 （20）
习题 （20）
第2章 彩色图像特效处理 （21）
2.1 图像的颜色表示 （21）
2.1.1 像素的颜色 （21）
2.1.2 图像的存储结构 （21）
2.1.3 图像的精度 （25）
2.2 彩色图像的灰度化处理 （26）
2.3 彩色图像的着色处理 （28）
2.4 彩色图像的亮度调整 （29）
2.5 彩色图像的对比度调整 （31）
2.6 彩色图像的曝光处理 （33）
2.7 彩色图像的马赛克处理 （34）
2.8 彩色图像的梯度锐化处理 （35）
2.9 彩色图像的浮雕处理 （37）
2.10 彩色图像的霓虹处理 （38）
小结 （39）
习题 （40）
第3章 图像的合成处理 （41）
3.1 图像的代数运算 （41）
3.1.1 图像加运算 （41）
3.1.2 图像减运算 （43）
3.2 图像逻辑运算 （45）
3.2.1 位与运算 （46）
3.2.2 位或运算 （47）
3.2.3 位非运算 （48）
3.2.4 位异或运算 （49）
小结 （50）
习题 （51）
第4章 图像的几何变换 （52）
4.1 概述 （52）
4.2 图像平移 （54）
4.3 图像镜像 （56）
4.4 图像缩放 （58）
4.5 图像转置 （60）
4.6 投影变换 （61）
4.7 图像旋转 （63）
小结 （66）
习题 （66）
第5章 图像的灰度变换 （67）
5.1 概述 （67）
5.2 二值化和阈值处理 （68）
5.3 灰度线性变换与分段线性变换 （69）
5.3.1 灰度线性变换 （69）
5.3.2 分段线性变换 （71）
5.4 灰度非线性变换
展开全部
数字图像处理与深度学习技术应用 作者简介
杨淑莹，博士，天津理工大学计算机科学与工程学院教授，硕士研究生导师，天津市“教学名师”，中国图像图形学学会第五届理事会学术委员会委员。多年来在图像、语音、时间序列等方面进行模式识别相关工作的深入研究，涉及模式识别，数字图像处理、信号与信息处理、智能计算等领域。承担并完成国家级、市级自然科学基金项目多项，获得天津市科学技术进步奖2项，发表论文50多篇；撰写专著6部。现任国家级精品课、国家级精品资源共享课负责人；主编教材获得国家级“十一五”规划教材和国家级“十二五”规划教材；获得市级教学成果奖3项。
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