机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理 pdf下载
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内容简介
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内容简介
《机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理》利用Windows系统下的Anaconda搭建环境,并基于OpenCV框架和Python语言,详细阐述了智能化图像处理的实现方法。该书共12章,主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等,最后结合具体案例,使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。
循序渐进,易学易懂:该书按照由浅入深、循序渐进的原则编写,并与大量实例相结合,使读者可以边学边练,从而提高学习的兴趣与效率。
实例丰富,涉及面广:该书提供了丰富的OpenCV设计实例,内容涉及智能图像处理的多个领域。
兼顾原理,注重实用:该书侧重于实际应用,精简理论,从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术,兼顾理论知识的同时,更注重具体实例的实现与应用。
以上特点可帮助初学者快速入门,提高他们对图像处理技术的兴趣,并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。
循序渐进,易学易懂:该书按照由浅入深、循序渐进的原则编写,并与大量实例相结合,使读者可以边学边练,从而提高学习的兴趣与效率。
实例丰富,涉及面广:该书提供了丰富的OpenCV设计实例,内容涉及智能图像处理的多个领域。
兼顾原理,注重实用:该书侧重于实际应用,精简理论,从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术,兼顾理论知识的同时,更注重具体实例的实现与应用。
以上特点可帮助初学者快速入门,提高他们对图像处理技术的兴趣,并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。
作者简介
高敬鹏,博士学历,硕士生导师,2002年至今,任职于哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。研究方向主要包括人工智能、机器学习、图像处理、信号检测、目标识别、现代通信技术与电子系统等;先后参与多项国防预研、国家省部级科学基金、横向科研和教改等项目,其中主持科研项目6项,参与科研项目10余项;授权发明专利2项,受理发明专利10余项,软件著作权2项,实用新型专利2项;发表学术论文20余篇,合著专著1部,主编教材7部;2014年获中国高等教育学会等主办的“第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选”全国一等奖1项:2017获黑龙江省高等教育教学成果二等奖1项;2018年获中国高等教育学会主办的“全国高校教师教学创新大赛”全国三等奖1项。
江志烨,博士学历,研究员,任职于北京航天长征飞行器研究所。
赵娜,博士学历,讲师,任职于重庆电子工程职业学院。
江志烨,博士学历,研究员,任职于北京航天长征飞行器研究所。
赵娜,博士学历,讲师,任职于重庆电子工程职业学院。
前言/序言
图像处理又称为数字图像处理,是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉方面需求的一种技术,它也是信号处理在图像领域的一种重要应用。随着计算机技术、人工智能和思维科学研究的迅速发展,图像处理向更高、更深的层次发展,目前已经涌现出多种智能化图像处理技术,如图像识别、图像分割等,图像处理的智能化、自动化已逐渐成为未来发展的方向。
本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境,并基于OpenCV框架和Python语言,详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章,主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等,最后结合具体案例,使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。
循序渐进,易学易懂:本书按照由浅入深、循序渐进的原则编写,并与大量实例相结合,使读者可以边学边练,从而提高学习的兴趣与效率。
实例丰富,涉及面广:本书提供了丰富的OpenCV设计实例,内容涉及智能图像处理的多个领域。
兼顾原理,注重实用:本书侧重于实际应用,精简理论,从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术,兼顾理论知识的同时,更注重具体实例的实现与应用。
以上特点可帮助初学者快速入门,提高他们对图像处理技术的兴趣,并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。本书具有以下特点:
书中程序的调试工作由哈尔滨工程大学的王甫同学完成,为本书编著工作提供帮助的还有武超群、宋一兵、王献红、管殿柱等。
感谢你选择本书,希望我们的努力对你的工作和学习有所帮助,也希望你把对本书的意见和建议告诉我们。
本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境,并基于OpenCV框架和Python语言,详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章,主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等,最后结合具体案例,使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。
循序渐进,易学易懂:本书按照由浅入深、循序渐进的原则编写,并与大量实例相结合,使读者可以边学边练,从而提高学习的兴趣与效率。
实例丰富,涉及面广:本书提供了丰富的OpenCV设计实例,内容涉及智能图像处理的多个领域。
兼顾原理,注重实用:本书侧重于实际应用,精简理论,从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术,兼顾理论知识的同时,更注重具体实例的实现与应用。
以上特点可帮助初学者快速入门,提高他们对图像处理技术的兴趣,并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。本书具有以下特点:
书中程序的调试工作由哈尔滨工程大学的王甫同学完成,为本书编著工作提供帮助的还有武超群、宋一兵、王献红、管殿柱等。
感谢你选择本书,希望我们的努力对你的工作和学习有所帮助,也希望你把对本书的意见和建议告诉我们。