計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)——基于OpenCV
定 價(jià)：49.8 元
叢書(shū)名：人工智能應(yīng)用人才能力培養(yǎng)新形態(tài)教材
- 作者：郭佳
- 出版時(shí)間：2024/2/1
- ISBN：9787115633132
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP302.7
- 頁(yè)碼：164
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)以實(shí)踐為導(dǎo)向，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，深入淺出地介紹了使用Python與OpenCV進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)踐的基本知識(shí)和具體方法。
本書(shū)旨在為各種背景的讀者提供通向計(jì)算機(jī)視覺(jué)世界的路徑，從零基礎(chǔ)的初學(xué)者到有編程經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)者都能夠受益。其中，第1章介紹了人工智能的歷史與發(fā)展，第2章提供了Python編程的基礎(chǔ)，而第3章至第9章詳細(xì)介紹了OpenCV的安裝、配置和應(yīng)用，幫助讀者構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)。最后，第10章為實(shí)例練習(xí)，鞏固了所學(xué)知識(shí)，可以作為課堂和課后作業(yè)的良好補(bǔ)充。
本書(shū)作為普通高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等專業(yè)相關(guān)課程的材。學(xué)習(xí)本書(shū)無(wú)需前置知識(shí)。本書(shū)也可作為所有專業(yè)學(xué)生了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)與編程地參考書(shū)。
1. 內(nèi)容簡(jiǎn)單、易學(xué)，簡(jiǎn)化理論，重視實(shí)踐。
2. 適合零基礎(chǔ)讀者，沒(méi)有編程基礎(chǔ)也可以。
3. 案例豐富，每章都有十幾個(gè)實(shí)例。
4. 基于Python+OpenCV平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。
郭佳 [個(gè)人經(jīng)歷] 華中科技大學(xué)軟件工程專業(yè)碩士，日本法政大學(xué)信息科學(xué)專業(yè)碩士、博士，日本京都大學(xué)特任研究員、特任助理教授。SCI期刊Applied Intelligence， Complex & intelligent systems 審稿人 [研究方向] 人工智能、進(jìn)化計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 [學(xué)術(shù)成果] 近年來(lái)在SCI、EI期刊上發(fā)表多篇論文，多次參與進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域會(huì)議。 [主要榮譽(yù)] 2017年1月，在國(guó)際會(huì)議 International Symposium on Artificial Life and Robotics 上獲得青年作者獎(jiǎng)（Young Author Award）
第1章 認(rèn)識(shí)人工智能 1
1.1 人工智能概述 2
1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述 3
1.3 R-CNN系列算法 5
1.3.1 R-CNN算法 5
1.3.2 Fast R-CNN算法 7
1.3.3 Faster R-CNN算法 8
1.4 殘差網(wǎng)絡(luò) 10
1.4.1 ResNet概述 10
1.4.2 ResNet背景 10
1.4.3 ResNet核心內(nèi)容 11
1.4.4 ResNet結(jié)構(gòu) 13
1.5 YOLO 19
1.5.1 YOLOv1 19
1.5.2 YOLOv2 21
1.5.3 YOLOv3 23
1.5.4 YOLOv4 24
1.5.5 YOLOv5 28
1.6 本章小結(jié) 29
1.7 習(xí)題 30
第2章 Python基礎(chǔ) 31
2.1 Python概述 32
2.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境的安裝 33
2.2.1 Python的下載與安裝 33
2.2.2 PyCharm的下載與安裝 37
2.2.3 第一次使用PyCharm 40
2.3 Python語(yǔ)法 42
2.3.1 Python的保留字 42
2.3.2 輸出“hello world” 44
2.3.3 使用if()判斷 44
2.3.4 使用for()循環(huán) 45
2.3.5 使用while()循環(huán) 45
2.3.6 Python數(shù)字 47
2.3.7 Python字符串 49
2.3.8 Python時(shí)間 53
2.3.9 Python內(nèi)置函數(shù) 54
2.3.10 Python運(yùn)算符 55
2.3.11 Python實(shí)例 58
2.4 本章小結(jié) 61
2.5 習(xí)題 61
第3章 使用OpenCV處理
圖像 71
3.1 OpenCV基礎(chǔ) 72
3.1.1 Python的第三方庫(kù)（框架） 72
3.1.2 OpenCV的安裝與導(dǎo)入 73
3.2 讀取圖像 81
3.3 顯示圖像 82
3.4 保存圖像 83
3.5 圖像屬性 84
3.6 本章小結(jié) 85
3.7 習(xí)題 86
第4章 使用OpenCV和
NumPy操作像素 87
4.1 NumPy與像素 88
4.2 創(chuàng)建數(shù)組 90
4.3 操作數(shù)組 92
4.4 創(chuàng)建圖像 93
4.5 拼接圖像 96
4.6 修改圖像 99
4.7 本章小結(jié) 100
4.8 習(xí)題 100
第5章 使用OpenCV繪制
圖形與文字 101
5.1 繪制線段 102
5.2 繪制矩形 103
5.3 繪制圓 106
5.4 繪制多邊形 109
5.5 繪制文字 111
5.6 本章小結(jié) 114
5.7 習(xí)題 114
第6章 使用OpenCV對(duì)圖像
進(jìn)行幾何變換 115
6.1 縮放 116
6.2 翻轉(zhuǎn) 117
6.3 平移 119
6.4 旋轉(zhuǎn) 119
6.5 本章小結(jié) 121
6.6 習(xí)題 121
第7章 使用OpenCV進(jìn)行模板
匹配和圖像分割 122
7.1 模板匹配 123
7.2 圖像分割 126
7.2.1 使用分水嶺算法的圖像分割 126
7.2.2 圖像金字塔 129
7.2.3 交互式前景提取 133
7.3 本章小結(jié) 136
7.4 習(xí)題 136
第8章 使用OpenCV進(jìn)行
特征檢測(cè) 137
8.1 角檢測(cè) 138
8.2 特征點(diǎn)檢測(cè) 140
8.3 特征匹配與對(duì)象查找 142
8.4 本章小結(jié) 146
8.5 習(xí)題 146
第9章 使用OpenCV進(jìn)行
人臉檢測(cè)與識(shí)別 147
9.1 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程 148
9.2 人臉檢測(cè)與識(shí)別方法介紹 148
9.3 人臉檢測(cè) 150
9.4 人臉識(shí)別 153
9.5 本章小結(jié) 154
9.6 習(xí)題 154
第10章 實(shí)例練習(xí) 155
10.1 實(shí)例一：繪制4條豎線 156
10.2 實(shí)例二：繪制4個(gè)空心正方形 156
10.3 實(shí)例三：繪制4個(gè)實(shí)心正方形 157
10.4 實(shí)例四：繪制3個(gè)空心圓 158
10.5 實(shí)例五：繪制3個(gè)實(shí)心圓 159
10.6 實(shí)例六：繪制彩色圓環(huán) 159
10.7 實(shí)例七：繪制四邊形和圓 160
10.8 實(shí)例八：繪制線條粗細(xì)不同的
四邊形 161
10.9 實(shí)例九：在縮放后的圖像上繪制
4條豎線 162
10.10 實(shí)例十：在縮放后的圖像上繪制
4個(gè)矩形 163
10.11 實(shí)例十一：在縮放后的圖像上繪制
矩形與文字 163
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