OpenCV算法精解：基於Python與C++ 9787121324956 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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張平著著

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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

商品編碼：29906923115

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

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OpenCV算法精解：基於Python與C++ 9787121324956 pdf epub mobi txt 電子書下載

具體描述

圖書基本信息
圖書名稱	OpenCV算法精解：基於Python與C++	作者	張平著
定價	79.00元	齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121324956	齣版日期	2017-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介
開篇先介紹如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然後過度到核心章節，從灰度圖像、彩色圖像、圖像平滑、邊緣檢測、霍夫變換等幾個維度入手講解，盡量拆分算法，代碼實現用C 和Python代碼。案例在每章*後分享，方便讀者練習。

作者簡介
張平，數學與應用數學專業，算法工程師。主要從事圖像算法研究和産品的應用開發，此外還從事有關機器學習、數據挖掘算法的應用研發工作。

目錄
1 OpenCV入門
1.1 初識OpenCV
1.1.1 OpenCV的模塊簡介
1.1.2 OpenCV 2.4.13與3.2版本的區彆
1.2 部署OpenCV
1.2.1 在Visual Studio 2015中配置OpenCV
1.2.2 OpenCV 2.X C API的個示例
1.2.3 OpenCV 3.X C API的個示例
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1.2.5 OpenCV 2.X Python API的個示例
1.2.6 OpenCV 3.X Python API的個示例
2 圖像數字化
2.1 認識Numpy中的ndarray
2.1.1 構造ndarray對象
2.1.2 訪問ndarray中的值
2.2 認識OpenCV中的Mat類
2.2.1 初識Mat
2.2.2 構造單通道Mat對象
2.2.3 獲得單通道Mat的基本信息
2.2.4 訪問單通道Mat對象中的值
2.2.5 嚮量類Vec
2.2.6 構造多通道Mat對象
2.2.7 訪問多通道Mat對象中的值
2.2.8 獲得Mat中某一區域的值
2.3 矩陣的運算
2.3.1 加法運算
2.3.2 減法運算
2.3.3 點乘運算
2.3.4 點除運算
2.3.5 乘法運算
2.3.6 其他運算
2.4 灰度圖像數字化
2.4.1 概述
2.4.2 將灰度圖像轉換為Mat
2.4.3 將灰度圖轉換為ndarray
2.5 彩色圖像數字化
2.5.1 將RGB彩色圖像轉換為多通道Mat
2.5.2 將RGB彩色圖轉換為三維的ndarray
2.6 參考文獻
3 幾何變換
3.1 仿射變換
3.1.1 平移
3.1.2 放大和縮小
3.1.3 鏇轉
3.1.4 計算仿射矩陣
3.1.5 插值算法
3.1.6 Python實現
3.1.7 C 實現
3.1.8 鏇轉函數rotate（OpenCV3.X新特性）
3.2 投影變換
3.2.1 原理詳解
3.2.2 Python實現
3.2.3 C 實現
3.3 極坐標變換
3.3.1 原理詳解
3.3.2 Python實現
3.3.3 C 實現
3.3.4 綫性極坐標函數linearPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.3.5 對數極坐標函數logPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.4 參考文獻
4 對比度增強
4.1 灰度直方圖
4.1.1 什麼是灰度直方圖
4.1.2 Python及C 實現
4.2 綫性變換
4.2.1 原理詳解
4.2.2 Python實現
4.2.3 C 實現
4.3 直方圖正規化
4.3.1 原理詳解
4.3.2 Python實現
4.3.3 C 實現
4.3.4 正規化函數normalize
4.4 伽馬變換
4.4.1 原理詳解
4.4.2 Python實現
4.4.3 C 實現
4.5 全局直方圖均衡化
4.5.1 原理詳解
4.5.2 Python實現
4.5.3 C 實現
4.6 限製對比度的自適應直方圖均衡化
4.6.1 原理詳解
4.6.2 代碼實現
4.7 參考文獻
5 圖像平滑
5.1 二維離散捲積
5.1.1 捲積定義及矩陣形式
5.1.2 可分離捲積核
5.1.3 離散捲積的性質
5.2 高斯平滑
5.2.1 高斯捲積核的構建及分離性
5.2.2 高斯捲積核的二項式近似
5.2.3 Python實現
5.2.4 C 實現
5.3 均值平滑
5.3.1 均值捲積核的構建及分離性
5.3.2 快速均值平滑
5.3.3 Python實現
5.3.4 C 實現
5.4 中值平滑
5.4.1 原理詳解
5.4.2 Python實現
5.4.3 C 實現
5.5 雙邊濾波
5.5.1 原理詳解
5.5.2 Python實現
5.5.3 C 實現
5.6 聯閤雙邊濾波
5.6.1 原理詳解
5.6.2 Python實現
5.6.3 C 實現
5.7 導嚮濾波
5.7.1 原理詳解
5.7.2 Python實現
5.7.3 快速導嚮濾波
5.7.4 C 實現
5.8 參考文獻
6 閾值分割
6.1 方法概述
6.1.1 全局閾值分割
6.1.2 閾值函數threshold（OpenCV3.X新特性）
6.1.3 局部閾值分割
6.2 直方圖技術法
6.2.1 原理詳解
6.2.2 Python實現
6.2.3 C 實現
6.3 熵算法
6.3.1 原理詳解
6.3.2 代碼實現
6.4 Otsu閾值處理
6.4.1 原理詳解
6.4.2 Python實現
6.4.3 C 實現
6.5 自適應閾值
6.5.1 原理詳解
6.5.2 Python實現
6.5.3 C 實現
6.6 二值圖的邏輯運算
6.6.1 “與”和“或”運算
6.6.2 Python實現
6.6.3 C 實現
6.7 參考文獻
7 形態學處理
7.1 腐蝕
7.1.1 原理詳解
7.1.2 實現代碼及效果
7.2 膨脹
7.2.1 原理詳解
7.2.2 Python實現
7.2.3 C 實現
7.3 開運算和閉運算
7.3.1 原理詳解
7.3.2 Python實現
7.4 其他形態學處理操作
7.4.1 頂帽變換和底帽變換
7.4.2 形態學梯度
7.4.3 C 實現
8 邊緣檢測
8.1 Roberts算子
8.1.1 原理詳解
8.1.2 Python實現
8.1.3 C 實現
8.2 Prewitt邊緣檢測
8.2.1 Prewitt算子及分離性
8.2.2 Python實現
8.2.3 C 實現
8.3 Sobel邊緣檢測
8.3.1 Sobel算子及分離性
8.3.2 構建高階的Sobel算子
8.3.3 Python實現
8.3.4 C 實現
8.4 Scharr算子
8.4.1 原理詳解
8.4.2 Python實現
8.4.3 C 實現
8.5 Kirsch算子和Robinson算子
8.5.1 原理詳解
8.5.2 代碼實現及效果
8.6 Canny邊緣檢測
8.6.1 原理詳解
8.6.2 Python實現
8.6.3 C 實現
8.7 Laplacian算子
8.7.1 原理詳解
8.7.2 Python實現
8.7.3 C 實現
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）邊緣檢測
8.8.1 原理詳解
8.8.2 Python實現
8.8.3 C 實現
8.9 高斯差分（DoG）邊緣檢測
8.9.1 高斯拉普拉斯與高斯差分的關係
8.9.2 Python實現
8.9.3 C 實現
8.10 Marr-Hildreth邊緣檢測
8.10.1 算法步驟詳解
8.10.2 Pyton實現
8.10.3 C 實現
8.11 參考文獻
9 幾何形狀的檢測和擬閤
9.1 點集的小外包
9.1.1 小外包鏇轉矩形
9.1.2 鏇轉矩形的4個頂點（OpenCV 3.X新特性）
9.1.3 小外包圓
9.1.4 小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性）
9.1.5 小凸包
9.1.6 小外包三角形（ OpenCV 3.X新特性）
9.2 霍夫直綫檢測
9.2.1 原理詳解
9.2.2 Python實現
9.2.3 C 實現
9.3 霍夫圓檢測
9.3.1 標準霍夫圓檢測
9.3.2 Python實現
9.3.3 基於梯度的霍夫圓檢測
9.3.4 基於梯度的霍夫圓檢測函數HoughCircles
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