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。
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本书研究将图像分割算法运用于印刷图像分色过程，旨在提取图像中适合金色油墨印刷的区域，用于生成印刷使用的金墨色版，使印刷的图像更真实的金属质感。
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本书围绕与印刷图像质量测评相关的主要国际标准，对其技术规范、质量要求、测评内容及其关系进行了梳理和比较；对国际标准的印刷色彩、文本相关质量、宏观均匀性及图像清晰度等主要质量属性和测评技术进行了介绍和分析；最后给出了一些相关测评应用和实践。
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本书共12课，第1课讲解学习前读者应该了解的基础知识和核心学习方法，第2课讲解Photoshop的基础操作，第3课至第12课通过各种应用案例，分别讲解图层、选区、蒙版、调色、修图、合成、文字工具、图形工具组、时间轴、动作和批处理等方面的知识和应用技能。
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本书以数字图像处理基础理论与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍数字图像处理的常见任务及实现技术。本书共9章，内容包含数字图像处理概述、图像的基本变换、图像增强与复原、形态学处理、图像特征提取、图像分割等技术，以及车牌检测、QR码的检测、钢轨表面缺陷检测等案例。本书以Python为算法实现工具，大部分章包含操作实践代码和课后习题，帮助读者在数字图像处理基础任务和案例中应用算法，巩固所学内容。本书可
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适读人群 ：第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。 第二、在各传统行业中，如农业、可再生资源、制造业及工业控制等，希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。 第三、已经进入AI行业，但非AI算法工程师，希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员，如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。
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