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作者:
国基北盛(南京)科技发展有限公司
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出版社:
机械工业出版社
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ISBN:
9787111729730
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出版时间:
2023-07
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787111729730
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出版时间:
2023-07
售价
¥
43.00
8.6折
定价
¥49.80
品相
全新
上书时间2024-09-09
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商品描述:
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商品简介
本书从计算机视觉初学者的视角出发,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,讲述了计算机视觉中关于图像以及多种图像处理的基本概念、理论方法和经典算法,既有对图像基础知识的介绍,也有对现实问题的解决方案和技术详细阐述。通过利用计算机视觉中的图像变换算法解决图像分类、人脸识别、图像增强、图像语义分割、图像风格迁移、图像超分辨率重建和场景文字识别等现实问题,使读者既能了解图像的多种操作原理,又能学会解决实际问题的思路和方法,提高使用计算机视觉方法的能力。
本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材,也可作为人工智能、计算机视觉初学者的参考书。
本书配有电子课件等教学资源,选用本书作为授课教材的教师可从机械工业出版社教育服务网(wwwcmpeducom)免费注册并登录后下载,或联系编辑(010-88379807)咨询。
目录:
目录
前言
单元1图像基础学习
11图像相关名词概述
12图像基础操作
13图像几何变换
14阈值分割
15图像统计
16图像滤波
单元小结
学习评估
单元习题
单元2图像分类
21图像分类概述
22神经网络
23卷积神经网络
24实战案例——基于卷积神经网络的图像分类
25迁移学习
26实战案例——基于迁移学习的图像分类
单元小结
学习评估
单元习题
单元3人脸识别
31目标检测
32实战案例——基于YOLOv3的目标检测
33人脸检测
34实战案例——基于Haar特征的人脸检测
35实战案例——基于Hog特征的人脸检测
36人脸识别
37认识face_recognition开源库
38实战案例——基于face_recognition的人脸识别
单元小结
学习评估
单元习题
单元4图像增强
41图像增强概述
42有监督的图像增强
43实战案例——基于mixup/cutmix算法的图像增强
44无监督的图像增强
单元小结
学习评估
单元习题
单元5图像语义分割
51语义分割概述
52上采样
53特征融合
54语义分割网络
55实战案例——基于UNet的图像语义分割
单元小结
学习评估
单元习题
单元6图像风格迁移
61图像风格迁移概述
62风格提取
63gram矩阵
64损失计算
65VGG19
66实战案例——基于VGG19的图像风格迁移
67对抗生成网络
68实战案例——基于CycleGAN的图像风格迁移
单元小结
学习评估
单元习题
单元7图像超分辨率重建
71认识图像分辨率
72认识图像超分辨率
73超分辨率重建技术
74SRCNN
75PSNR
76实战案例——基于SRCNN的图像超分辨率重建
77SRGAN
78实战案例——基于SRGAN的图像超分辨率重建
单元小结
学习评估
单元习题
单元8场景文字识别
81场景文字识别概述
82LSTM
83CTC
84实战案例——基于LSTM+CTC的文字识别
85tesseract
86实战案例——基于tesseract的文字识别
单元小结
学习评估
单元习题
参考文献
目录
目录前言单元1图像基础学习11图像相关名词概述12图像基础操作13图像几何变换14阈值分割15图像统计16图像滤波单元小结学习评估单元习题单元2图像分类21图像分类概述22神经网络23卷积神经网络24实战案例——基于卷积神经网络的图像分类25迁移学习26实战案例——基于迁移学习的图像分类单元小结学习评估单元习题单元3人脸识别31目标检测32实战案例——基于YOLOv3的目标检测33人脸检测34实战案例——基于Haar特征的人脸检测35实战案例——基于Hog特征的人脸检测36人脸识别37认识face_recognition开源库38实战案例——基于face_recognition的人脸识别单元小结学习评估单元习题单元4图像增强41图像增强概述42有监督的图像增强43实战案例——基于mixup/cutmix算法的图像增强44无监督的图像增强单元小结学习评估单元习题单元5图像语义分割51语义分割概述52上采样53特征融合54语义分割网络55实战案例——基于UNet的图像语义分割单元小结学习评估单元习题单元6图像风格迁移61图像风格迁移概述62风格提取63gram矩阵64损失计算65VGG1966实战案例——基于VGG19的图像风格迁移67对抗生成网络68实战案例——基于CycleGAN的图像风格迁移单元小结学习评估单元习题单元7图像超分辨率重建71认识图像分辨率72认识图像超分辨率73超分辨率重建技术74SRCNN75PSNR76实战案例——基于SRCNN的图像超分辨率重建77SRGAN78实战案例——基于SRGAN的图像超分辨率重建单元小结学习评估单元习题单元8场景文字识别81场景文字识别概述82LSTM83CTC84实战案例——基于LSTM+CTC的文字识别85tesseract86实战案例——基于tesseract的文字识别单元小结学习评估单元习题参考文献
内容摘要
本书从计算机视觉初学者的视角出发,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,讲述了计算机视觉中关于图像以及多种图像处理的基本概念、理论方法和经典算法,既有对图像基础知识的介绍,也有对现实问题的解决方案和技术详细阐述。通过利用计算机视觉中的图像变换算法解决图像分类、人脸识别、图像增强、图像语义分割、图像风格迁移、图像超分辨率重建和场景文字识别等现实问题,使读者既能了解图像的多种操作原理,又能学会解决实际问题的思路和方法,提高使用计算机视觉方法的能力。本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材,也可作为人工智能、计算机视觉初学者的参考书。本书配有电子课件等教学资源,选用本书作为授课教材的教师可从机械工业出版社教育服务网(wwwcmpeducom)免费注册并登录后下载,或联系编辑(010-88379807)咨询。
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