目錄(103章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 版權
- 版權聲明
- 內容提要
- 作者簡介
- 審稿人簡介
- 譯者簡介
- 前言
- 讀者對象
- 本書內容
- 閱讀本書的必備知識
- 下載示例代碼文件
- 本書體例約定
- 第1章 圖像處理入門
- 1.1 什么是圖像處理及圖像處理的應用
- 1.2 圖像處理流程
- 1.3 在Python中安裝不同的圖像處理庫
- 1.4 使用Python進行圖像輸入/輸出和顯示
- 1.5 處理不同的文件格式和圖像類型，并執行基本的圖像操作
- 小結
- 習題
- 拓展閱讀
- 第2章 采樣、傅里葉變換與卷積
- 2.1 圖像形成——采樣和量化
- 2.2 離散傅里葉變換
- 2.3 理解卷積
- 小結
- 習題
- 第3章 卷積和頻域濾波
- 3.1 卷積定理和頻域高斯模糊
- 3.2 頻域濾波
- 小結
- 習題
- 第4章 圖像增強
- 4.1 逐點強度變換——像素變換
- 4.2 直方圖處理——直方圖均衡化和直方圖匹配
- 4.3 線性噪聲平滑
- 4.4 非線性噪聲平滑
- 小結
- 習題
- 第5章 應用導數方法實現圖像增強
- 5.1 圖像導數——梯度和拉普拉斯算子
- 5.2 銳化和反銳化掩模
- 5.3 使用導數和濾波器進行邊緣檢測
- 5.4 圖像金字塔——融合圖像
- 小結
- 習題
- 第6章 形態學圖像處理
- 6.1 基于scikit-image形態學模塊的形態學圖像處理
- 6.2 基于scikit-image filter.rank模塊的形態學圖像處理
- 6.3 基于SciPy ndimage.morphology模塊的形態學圖像處理
- 小結
- 習題
- 第7章 圖像特征提取與描述符
- 7.1 特征檢測器與描述符
- 7.2 哈里斯角點檢測器
- 7.3 基于LoG、DoG和DoH的斑點檢測器
- 7.4 基于方向梯度直方圖的特征提取
- 7.5 尺度不變特征變換
- 7.6 類Haar特征及其在人臉檢測中的應用
- 小結
- 習題
- 第8章 圖像分割
- 8.1 圖像分割的概念
- 8.2 霍夫變換——檢測圖像中的圓和線
- 8.3 二值化和Otsu分割
- 8.4 基于邊緣/區域的圖像分割
- 8.5 基于菲爾森茨瓦布高效圖的分割算法、SLIC算法、快速移位圖像分割算法、緊湊型分水嶺算法及使用SimpleITK的區域生長算法
- 8.6 活動輪廓算法、形態學蛇算法和基于OpenCV的GrabCut圖像分割算法
- 小結
- 習題
- 第9章 圖像處理中的經典機器學習方法
- 9.1 監督學習與無監督學習
- 9.2 無監督機器學習——聚類、PCA和特征臉
- 9.3 監督機器學習——基于手寫數字數據集的圖像分類
- 9.4 監督機器學習——目標檢測
- 小結
- 習題
- 第10章 圖像處理中的深度學習——圖像分類
- 10.1 圖像處理中的深度學習
- 10.2 卷積神經網絡
- 10.3 使用TensorFlow或Keras進行圖像分類
- 10.4 應用于圖像分類的主流深度卷積神經網絡
- 小結
- 習題
- 第11章 圖像處理中的深度學習——目標檢測等
- 11.1 YOLO v2
- 11.2 利用DeepLab v3+的深度語義分割
- 11.3 遷移學習——什么是遷移學習以及什么時候使用遷移學習
- 11.4 使用預訓練的Torch模型和cv2實現神經風格遷移
- 11.5 使用Python和OpenCV實現神經風格遷移
- 小結
- 習題
- 第12章 圖像處理中的其他問題
- 12.1 接縫雕刻
- 12.2 無縫克隆和泊松圖像編輯
- 12.3 圖像修復
- 12.4 變分圖像處理
- 12.5 圖像絎縫
- 12.6 人臉變形
- 小結
- 習題 更新時間：2021-03-18 18:08:47
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