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正版书教材计算机视觉应用开发

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作者: 国基北盛（南京）科技发展有限公司
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111729730

出版时间: 2023-07
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 国基北盛（南京）科技发展有限公司
出版社: 机械工业出版社

ISBN: 9787111729730
出版时间: 2023-07

装帧: 平装
开本: 16开

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商品分类：

综合性图书

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L9787111729730

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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(wwwcmpeducom)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
11图像相关名词概述
12图像基础操作
13图像几何变换
14阈值分割
15图像统计
16图像滤波
单元小结
学习评估
单元习题
单元2图像分类
21图像分类概述
22神经网络
23卷积神经网络
24实战案例——基于卷积神经网络的图像分类
25迁移学习
26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
31目标检测
32实战案例——基于YOLOv3的目标检测
33人脸检测
34实战案例——基于Haar特征的人脸检测
35实战案例——基于Hog特征的人脸检测
36人脸识别
37认识face_recognition开源库
38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
41图像增强概述
42有监督的图像增强
43实战案例——基于mixup/cutmix算法的图像增强
44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
51语义分割概述
52上采样
53特征融合
54语义分割网络
55实战案例——基于UNet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
61图像风格迁移概述
62风格提取
63gram矩阵
64损失计算
65VGG19
66实战案例——基于VGG19的图像风格迁移
67对抗生成网络
68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
71认识图像分辨率
72认识图像超分辨率
73超分辨率重建技术
74SRCNN
75PSNR
76实战案例——基于SRCNN的图像超分辨率重建
77SRGAN
78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
81场景文字识别概述
82LSTM
83CTC
84实战案例——基于LSTM+CTC的文字识别
85tesseract
86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11图像相关名词概述12图像基础操作13图像几何变换14阈值分割15图像统计16图像滤波单元小结学习评估单元习题单元2图像分类21图像分类概述22神经网络23卷积神经网络24实战案例——基于卷积神经网络的图像分类25迁移学习26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31目标检测32实战案例——基于YOLOv3的目标检测33人脸检测34实战案例——基于Haar特征的人脸检测35实战案例——基于Hog特征的人脸检测36人脸识别37认识face_recognition开源库38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41图像增强概述42有监督的图像增强43实战案例——基于mixup/cutmix算法的图像增强44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51语义分割概述52上采样53特征融合54语义分割网络55实战案例——基于UNet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61图像风格迁移概述62风格提取63gram矩阵64损失计算65VGG1966实战案例——基于VGG19的图像风格迁移67对抗生成网络68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71认识图像分辨率72认识图像超分辨率73超分辨率重建技术74SRCNN75PSNR76实战案例——基于SRCNN的图像超分辨率重建77SRGAN78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81场景文字识别概述82LSTM83CTC84实战案例——基于LSTM+CTC的文字识别85tesseract86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(wwwcmpeducom)免费注册并登录后下载，或联系编辑(010-88379807)咨询。
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