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Python 3图像处理实战

Python 3图像处理实战

作者:[印] 阿什温·帕扬卡尔(Ashwin Pajankar) 著

出版社:清华大学出版社

出版时间:2022-03-01

ISBN:9787302596431

定价:¥79.00

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内容简介
  《Python 3图像处理实战》在介绍图像处理、Python 3的安装和树莓派微型计算机等基本概念和知识的基础上,着重介绍NumPy数据结构的基础知识和数组操作、基于Matplotlib绘图库的图形可视化、基于NumPy软件包和Matplotlib绘图库的基本图像处理和高级图像处理、基于ScikitImage图像处理包的直方图均衡化和变换、卷积和滤波器、形态学操作和图像复原、噪声消除和边缘检测以及高级图像处理操作,并通过具体代码例程说明如何应用ScikitImage图像处理包进行实际图像处理。全书共分3部分: 第1部分(第1~3章)为图像处理概念及硬件知识基础,着重介绍树莓派微型计算机,包括树莓派操作系统的启动更新、网络连接以及远程访问等内容; 第2部分(第4~9章)为Python,着重介绍Python 3基础知识及其生态系统、NumPy软件包和Matplotlib绘图库,同时介绍使用NumPy软件包和Matplotlib绘图库进行基本和高级图像处理的实现细节; 第3部分(第10~16章)为ScikitImage应用,基于ScikitImage图像处理实例,介绍如何应用ScikitImage图像处理包进行变换、滤波和复原等。全书提供了大量应用实例,每章后均附有小结和练习。本书适合作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生与成人教育的教材,同时可作为计算机视觉开发技术人员、科技工作者和研究人员的参考资料。
作者简介
  张庆红,女,工学硕士,2008年毕业于西安石油大学计算机软件与理论专业,目前从事计算机教育工作,研究领域涉及嵌入式系统、深度学习等。 周冠武,男,工学博士,2015年毕业于西安交通大学仪器科学与技术专业,目前从事计算机教育工作,研究领域涉及智能传感器系统、模式识别、机器视觉等。 程国建,男,博士(德国),教授,主要从事人工智能与机器学习方向的教学和科研工作。主持并完成十余项国jia级和油田科研项目。在相关学术研究领域及国际会议发表文章200余篇,其中核心期刊70余篇,三大检索(SCI/ISTP/EI)论文50余篇,出版专(译)著20余部,受邀担任多个国际学术会议的演讲嘉宾及大会主席。
目录

第1章图像处理中的概念
1.1信号与信号处理
1.2图像和图像处理
1.3小结
练习
第2章在Windows上安装Python 3
2.1Python网站
2.2小结
练习
第3章树莓派简介
3.1单板计算机
3.1.1单板计算机的优缺点
3.1.2流行的SBC系列
3.2树莓派
3.3Raspbian操作系统
3.4设置和启动树莓派
3.4.1设置所需的硬件
3.4.2设置所需的软件
3.4.3将操作系统写入MicroSD卡
3.4.4启动树莓派
3.5config.txt和raspiconfig
3.6连接到网络
3.6.1连接WiFi
3.6.2连接有线网络
3.6.3检查连接状态
3.7远程连接树莓派
3.7.1使用PuTTY和Bitvise SSH客户端访问
命令提示符窗口程序
3.7.2带有RDP和VNC的远程桌面
3.8更新树莓派
3.9关闭并重新启动树莓派
3.10为什么使用树莓派
3.11小结
练习
第4章Python 3基础知识
4.1Python编程语言的历史
4.2为什么使用Python 3
4.3Python编程语言的功能和优点
4.4IDLE和Hello World!
4.5Python解释器模式
4.6Raspbian OS上的Python
4.7Raspbian中的其他编辑器
4.8小结
练习
第5章科学Python生态系统简介
5.1Python包索引(PyPI)和pip
5.2科学Python生态系统
5.3IPython和Jupyter
5.4小结
练习
第6章NumPy和Matplotlib简介
6.1NumPy简介
6.1.1Ndarray
6.1.2NumPy和Matplotlib的安装
6.2开始NumPy编程
6.3Ndarray属性
6.4Ndarray常数
6.5Ndarray创建例程
6.6Matplotlib的Ndarray创建例程
6.7随机数据生成
6.8数组操作例程
6.9位运算和统计运算
6.10小结
练习
第7章利用Matplotlib进行可视化
7.1单线图
7.2多线图
7.3网格、轴和标签
7.4颜色、样式和标记
7.5小结
第8章使用NumPy和Matplotlib进行基本图像处理
8.1图像数据集
8.2安装Pillow
8.3读取和保存图像
8.4NumPy
8.5图像统计
8.6图像掩码
8.7图像通道
8.8图像算术运算
8.9图像位逻辑运算
8.10图像直方图
8.11小结
练习
第9章使用NumPy和Matplotlib进行高级图像处理
9.1彩色到灰度转换
9.2图像阈值化
9.3彩色图像增亮
9.4彩色图像变暗
9.5梯度
9.6最大RGB滤波器
9.7强度标准化
9.8小结
练习
第10章开始ScikitImage
10.1Scikits简介
10.2在Windows和树莓派Raspbian上安装ScikitImage
10.3ScikitImage的基础知识
10.4颜色空间转换
10.5小结
练习
第11章阈值化直方图的均衡化和变换
11.1简单阈值化、Otsu二值化和自适应阈值化
11.2直方图均衡化
11.3图像变换
11.4小结
练习
第12章核、卷积和滤波器
12.1图像滤波
12.2ScikitImage的内置图像滤波器
12.3小结
练习
第13章形态学运算和图像复原
13.1数学形态学和形态学运算
13.2通过修复复原图像
13.3小结
第14章噪声消除和边缘检测
14.1噪声
14.2噪声消除
14.3Canny边缘检测器
14.4小结
练习
第15章高级图像处理操作
15.1SLIC分割
15.2灰度图像着色
15.3轮廓
15.4小结
第16章包管理
16.1Python实现和发行版
16.2Anaconda
16.3conda包管理
16.4Spyder IDE
16.5小结
16.6总结

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