机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理

　　《机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理》利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。该书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，最后结合具体案例，使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。循序渐进，易学易懂：该书按照由浅入深、循序渐进的原则编写，并与大量实例相结合，使读者可以边学边练，从而提高学习的兴趣与效率。实例丰富，涉及面广：该书提供了丰富的OpenCV设计实例，内容涉及智能图像处理的多个领域。兼顾原理，注重实用：该书侧重于实际应用，精简理论，从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术，兼顾理论知识的同时，更注重具体实例的实现与应用。以上特点可帮助初学者快速入门，提高他们对图像处理技术的兴趣，并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。

　　高敬鹏，博士学历，硕士生导师，2002年至今，任职于哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。研究方向主要包括人工智能、机器学习、图像处理、信号检测、目标识别、现代通信技术与电子系统等；先后参与多项国防预研、国家省部级科学基金、横向科研和教改等项目，其中主持科研项目6项，参与科研项目10余项；授权发明专利2项，受理发明专利10余项，软件著作权2项，实用新型专利2项；发表学术论文20余篇，合著专著1部，主编教材7部；2014年获中国高等教育学会等主办的“第三届高等学校自制实验教学仪器设备评选”全国一等奖1项：2017获黑龙江省高等教育教学成果二等奖1项；2018年获中国高等教育学会主办的“全国高校教师教学创新大赛”全国三等奖1项。江志烨，博士学历，研究员，任职于北京航天长征飞行器研究所。赵娜，博士学历，讲师，任职于重庆电子工程职业学院。

前言
第1章 智能图像处理入门
1．1 智能图像处理概述
1．2 环境搭建
1．2．1 安装Python
1．2．2 安装PyCharm
1．2．3 PyCharm的初始化
1．2．4 OpenCV及常用库的配置
1．3 思考与练习
第2章 Python基础
2．1 数据类型
2．1．1 数值类型
2．1．2 字符串类型
2．1．3 布尔类型
2．2 变量与常量
2．3 运算符
2．3．1 运算符简介
2．3．2 运算符优先级
2．4 选择与循环
2．4．1 if语句
2．4．2 while循环
2．4．3 for循环
2．4．4 break和continue语句
2．5 列表与元组
2．5．1 创建
2．5．2 查询
2．5．3 修改
2．5．4 删除
2．6 字典
2．6．1 字典的创建
2．6．2 字典的常规操作
2．6．3 字典的遍历
2．7 函数
2．7．1 函数的定义与调用
2．7．2 参数传递
2．8 面向对象编程
2．8．1 类与对象
2．8．2 继承与多态
2．9 思考与练习
第3章 图像处理基础
3．1 图像的基本表示方法
3．1．1 二值图像
3．1．2 灰度图像
……
第4章 图像几何变换
第5章 图像直方图处理
第6章 图像平滑滤波处理
第7章 图像阈值处理
第8章 图像形态学处理
第9章 图像分割处理
第10章 图像梯度及边缘检测
第11章 图像轮廓检测与拟合
第12章 人脸识别实现