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內(nèi)容簡介

　　本書從計算機視覺初學者的視角出發(fā)，以Python及其相關框架為工具，以實戰(zhàn)為導向，講述了計算機視覺中關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，既有對圖像基礎知識的介紹，也有對現(xiàn)實問題的解決方案和技術詳細闡述。通過利用計算機視覺中的圖像變換算法解決圖像分類、人臉識別、圖像增強、圖像語義分割、圖像風格遷移、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，又能學會解決實際問題的思路和方法，提高使用計算機視覺方法的能力。本書可作為各類職業(yè)院校人工智能技術應用及相關專業(yè)的教材，也可作為人工智能、計算機視覺初學者的參考書。本書配有電子課件等教學資源，選用本書作為授課教材的教師可從機械工業(yè)出版社教育服務網(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《計算機視覺應用開發(fā)》作者簡介

圖書目錄

目錄
前言
單元1圖像基礎學習
11圖像相關名詞概述
12圖像基礎操作
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
學習評估
單元習題
單元2圖像分類
21圖像分類概述
22神經(jīng)網(wǎng)絡
23卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
24實戰(zhàn)案例——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類
25遷移學習
26實戰(zhàn)案例——基于遷移學習的圖像分類
單元小結
學習評估
單元習題
單元3人臉識別
31目標檢測
32實戰(zhàn)案例——基于YOLOv3的目標檢測
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
學習評估
單元習題
單元4圖像增強
41圖像增強概述
42有監(jiān)督的圖像增強
43實戰(zhàn)案例——基于mixup/cutmix算法的圖像增強
44無監(jiān)督的圖像增強
單元小結
學習評估
單元習題
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
55實戰(zhàn)案例——基于UNet的圖像語義分割
單元小結
學習評估
單元習題
單元6圖像風格遷移
61圖像風格遷移概述
62風格提取
63gram矩陣
64損失計算
65VGG19
66實戰(zhàn)案例——基于VGG19的圖像風格遷移
67對抗生成網(wǎng)絡
68實戰(zhàn)案例——基于CycleGAN的圖像風格遷移
單元小結
學習評估
單元習題
單元7圖像超分辨率重建
71認識圖像分辨率
72認識圖像超分辨率
73超分辨率重建技術
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
學習評估
單元習題
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
學習評估
單元習題
參考文獻