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計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)

計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)

定 價:¥49.80

作 者: 國基北盛,南京,科技發(fā)展有限公司
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111729730 出版時間: 2023-07-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書從計算機(jī)視覺初學(xué)者的視角出發(fā),以Python及其相關(guān)框架為工具,以實戰(zhàn)為導(dǎo)向,講述了計算機(jī)視覺中關(guān)于圖像以及多種圖像處理的基本概念、理論方法和經(jīng)典算法,既有對圖像基礎(chǔ)知識的介紹,也有對現(xiàn)實問題的解決方案和技術(shù)詳細(xì)闡述。通過利用計算機(jī)視覺中的圖像變換算法解決圖像分類、人臉識別、圖像增強(qiáng)、圖像語義分割、圖像風(fēng)格遷移、圖像超分辨率重建和場景文字識別等現(xiàn)實問題,使讀者既能了解圖像的多種操作原理,又能學(xué)會解決實際問題的思路和方法,提高使用計算機(jī)視覺方法的能力。本書可作為各類職業(yè)院校人工智能技術(shù)應(yīng)用及相關(guān)專業(yè)的教材,也可作為人工智能、計算機(jī)視覺初學(xué)者的參考書。本書配有電子課件等教學(xué)資源,選用本書作為授課教材的教師可從機(jī)械工業(yè)出版社教育服務(wù)網(wǎng)(wwwcmpeducom)免費注冊并登錄后下載,或聯(lián)系編輯(010-88379807)咨詢。

作者簡介

暫缺《計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》作者簡介

圖書目錄

目錄
前言
單元1圖像基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
11圖像相關(guān)名詞概述
12圖像基礎(chǔ)操作
13圖像幾何變換
14閾值分割
15圖像統(tǒng)計
16圖像濾波
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元2圖像分類
21圖像分類概述
22神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
23卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
24實戰(zhàn)案例——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類
25遷移學(xué)習(xí)
26實戰(zhàn)案例——基于遷移學(xué)習(xí)的圖像分類
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元3人臉識別
31目標(biāo)檢測
32實戰(zhàn)案例——基于YOLOv3的目標(biāo)檢測
33人臉檢測
34實戰(zhàn)案例——基于Haar特征的人臉檢測
35實戰(zhàn)案例——基于Hog特征的人臉檢測
36人臉識別
37認(rèn)識face_recognition開源庫
38實戰(zhàn)案例——基于face_recognition的人臉識別
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元4圖像增強(qiáng)
41圖像增強(qiáng)概述
42有監(jiān)督的圖像增強(qiáng)
43實戰(zhàn)案例——基于mixup/cutmix算法的圖像增強(qiáng)
44無監(jiān)督的圖像增強(qiáng)
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元5圖像語義分割
51語義分割概述
52上采樣
53特征融合
54語義分割網(wǎng)絡(luò)
55實戰(zhàn)案例——基于UNet的圖像語義分割
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元6圖像風(fēng)格遷移
61圖像風(fēng)格遷移概述
62風(fēng)格提取
63gram矩陣
64損失計算
65VGG19
66實戰(zhàn)案例——基于VGG19的圖像風(fēng)格遷移
67對抗生成網(wǎng)絡(luò)
68實戰(zhàn)案例——基于CycleGAN的圖像風(fēng)格遷移
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元7圖像超分辨率重建
71認(rèn)識圖像分辨率
72認(rèn)識圖像超分辨率
73超分辨率重建技術(shù)
74SRCNN
75PSNR
76實戰(zhàn)案例——基于SRCNN的圖像超分辨率重建
77SRGAN
78實戰(zhàn)案例——基于SRGAN的圖像超分辨率重建
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
單元8場景文字識別
81場景文字識別概述
82LSTM
83CTC
84實戰(zhàn)案例——基于LSTM+CTC的文字識別
85tesseract
86實戰(zhàn)案例——基于tesseract的文字識別
單元小結(jié)
學(xué)習(xí)評估
單元習(xí)題
參考文獻(xiàn)

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