基于OpenCV 4与Python，循序渐进介绍OpenCV从入门到实践的内容。
电子书
编辑推荐
图像处理与计算机视觉实践教材，面向本科院校“计算机视觉”实践课。
内容简介
本书基于成熟的OpenCV库，采用Python语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内容提要
- 前 言
- 资源与支持
- 第1章 图像的基本操作
- 1.1 OpenCV简介
- 1.2 图像的基本操作
- 1.2.1 数字图像的表示
- 1.2.2 图像文件的读写与显示
- 1.2.3 视频文件的读写与显示
- 第2章 图像的几何变换
- 2.1 缩放
- 2.2 翻转、旋转和平移
- 2.2.1 翻转
- 2.2.2 旋转
- 2.2.3 平移
- 2.3 仿射变换
- 2.4 单应性变换
- 第3章 图像滤波
- 3.1 什么是图像滤波
- 3.2 均值滤波
- 3.3 高斯滤波
- 3.4 中值滤波
- 3.5 双边滤波
- 3.6 自定义滤波
- 第4章 边缘检测
- 4.1 图像梯度
- 4.2 边缘检测算子
- 4.2.1 一阶微分算子
- 4.2.2 二阶微分算子
- 4.3 Canny边缘检测
- 第5章 特征提取与匹配
- 5.1 特征提取
- 5.1.1 SIFT
- 5.1.2 ORB
- 5.2 特征匹配
- 5.2.1 暴力匹配
- 5.2.2 FLANN
- 5.3 应用示例
- 第6章 人脸识别应用
- 6.1 人脸识别简介
- 6.2 人脸检测
- 6.3 人脸对齐
- 6.4 特征提取
- 6.5 人脸比对
- 6.6 人脸识别示例
- 第7章 目标跟踪应用
- 7.1 什么是目标跟踪
- 7.2 目标跟踪算法
- 7.2.1 MeanShift和CAMshift
- 7.2.2 Tracker类
- 7.2.3 DaSiamRPN
- 7.2.4 NanoTrack
- 第8章 文本识别应用
- 8.1 文本识别简介
- 8.2 文本检测
- 8.2.1 传统的文本检测
- 8.2.2 基于深度学习的文本检测
- 8.3 基于深度学习的文本识别
- 第9章 条形码与二维码识别应用
- 9.1 条形码简介
- 9.2 OpenCV中的条形码识别
- 9.2.1 条形码检测
- 9.2.2 条形码解码
- 9.2.3 条形码识别示例
- 9.3 二维码简介
- 9.4 OpenCV中的QR码识别
- 9.4.1 QR码的检测识别
- 9.4.2 QR码识别示例
- 第10章 基于计算机视觉的机械臂应用
- 10.1 机械臂控制基本原理
- 10.2 应用：跟踪人脸的机械臂
- 10.3 应用：跟踪指定人脸的机械臂
- 10.4 应用：机械臂抓取物体
- 第11章 手势识别应用
- 11.1 手掌检测
- 11.2 手关键点估计
- 11.3 应用：“石头-剪刀-布”人机大战
- 第12章 3D相机及其应用
- 12.1 3D相机简介
- 12.2 3D相机数据的采集和显示
- 12.3 应用：人体分割
- 12.4 应用：人脸鉴伪
展开全部
图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python是2023年由人民邮电出版社出版,作者吴佳 编著。
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
3.您在本站购买的阅读使用权仅限于您本人阅读使用，您不得/不能给任何第三方使用，由此造成的一切相关后果本平台保留向您追偿索赔的权利！版权所有，后果自负！
得书感谢您对《图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
电子书
电子书
本书先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。
电子书
本书注重基础、循序渐进，系统地介绍了使用Python实现OpenCV应用的相关基础知识。本书共分为10章，涵盖OpenCV起步、图像处理基础、图形用户界面、图像变换、边缘和轮廓、直方图、模板匹配和图像分割、特征检测、人脸检测和识别、机器学习和深度学习等内容。本书内容丰富、讲解详细，适用于具有一定Python程序设计基础的OpenCV计算机视觉用户，可用作各类院校相关专业教材，同时也可作为OpenC
电子书
一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先进技术解决临床问题”的图书。
电子书
基于Python，轻松完成60余个复杂的图像处理和计算机视觉任务。
电子书
在计算机视觉处理中，特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、
电子书
本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述，同时穿插较为典型的Python小程序，使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。
电子书
带你由浅入深地详细了解Python语言开发技术。
