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机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理
- 出版社:机械工业出版社自营官方旗舰店
- 出版时间:2020-05
- 热度:5130
- 上架时间:2024-06-30 09:08:33
- 价格:0.0
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内容介绍
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。
内页插图
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。