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Python 3圖像處理實戰
( 簡體 字)
作者:[印]阿什溫·帕揚卡爾(Ashwin Pajankar),張慶紅,周冠武,程國建類別:1. -> 程式設計 -> Python
   2. -> 教材 -> 數位影像處理
出版社:清華大學出版社Python 3圖像處理實戰 3dWoo書號: 55622
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NT售價: 395
出版日:3/1/2022
頁數:161
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 字 )
ISBN:9787302596431 加入購物車加到我的最愛 (請先登入會員)
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第1章圖像處理中的概念
1.1信號與信號處理
1.2圖像和圖像處理
1.3小結
練習
第2章在Windows上安裝Python3
2.1Python網站
2.2小結
練習
第3章樹莓派簡介
3.1單板計算機
3.1.1單板計算機的優缺點
3.1.2流行的SBC系列
3.2樹莓派
3.3Raspbian操作系統
3.4設置和啟動樹莓派
3.4.1設置所需的硬件
3.4.2設置所需的軟件
3.4.3將操作系統寫入MicroSD卡
3.4.4啟動樹莓派
3.5config.txt和raspiconfig
3.6連接到網絡
3.6.1連接WiFi
3.6.2連接有線網絡
3.6.3檢查連接狀態
3.7遠程連接樹莓派
3.7.1使用PuTTY和BitviseSSH客戶端訪問
命令提示符窗口程序
3.7.2帶有RDP和VNC的遠程桌面
3.8更新樹莓派
3.9關閉并重新啟動樹莓派
3.10為什么使用樹莓派
3.11小結
練習
第4章Python3基礎知識
4.1Python編程語言的歷史
4.2為什么使用Python3
4.3Python編程語言的功能和優點
4.4IDLE和HelloWorld!
4.5Python解釋器模式
4.6RaspbianOS上的Python
4.7Raspbian中的其他編輯器
4.8小結
練習
第5章科學Python生態系統簡介
5.1Python包索引(PyPI)和pip
5.2科學Python生態系統
5.3IPython和Jupyter
5.4小結
練習
第6章NumPy和Matplotlib簡介
6.1NumPy簡介
6.1.1Ndarray
6.1.2NumPy和Matplotlib的安裝
6.2開始NumPy編程
6.3Ndarray屬性
6.4Ndarray常數
6.5Ndarray創建例程
6.6Matplotlib的Ndarray創建例程
6.7隨機數據生成
6.8數組操作例程
6.9位運算和統計運算
6.10小結
練習
第7章利用Matplotlib進行可視化
7.1單線圖
7.2多線圖
7.3網格、軸和標簽
7.4顏色、樣式和標記
7.5小結
第8章使用NumPy和Matplotlib進行基本圖像處理
8.1圖像數據集
8.2安裝Pillow
8.3讀取和保存圖像
8.4NumPy
8.5圖像統計
8.6圖像掩碼
8.7圖像通道
8.8圖像算術運算
8.9圖像位邏輯運算
8.10圖像直方圖
8.11小結
練習
第9章使用NumPy和Matplotlib進行高級圖像處理
9.1彩色到灰度轉換
9.2圖像閾值化
9.3彩色圖像增亮
9.4彩色圖像變暗
9.5梯度
9.6最大RGB濾波器
9.7強度標準化
9.8小結
練習
第10章開始ScikitImage
10.1Scikits簡介
10.2在Windows和樹莓派Raspbian上安裝ScikitImage
10.3ScikitImage的基礎知識
10.4顏色空間轉換
10.5小結
練習
第11章閾值化直方圖的均衡化和變換
11.1簡單閾值化、Otsu二值化和自適應閾值化
11.2直方圖均衡化
11.3圖像變換
11.4小結
練習
第12章核、卷積和濾波器
12.1圖像濾波
12.2ScikitImage的內置圖像濾波器
12.3小結
練習
第13章形態學運算和圖像復原
13.1數學形態學和形態學運算
13.2通過修復復原圖像
13.3小結
第14章噪聲消除和邊緣檢測
14.1噪聲
14.2噪聲消除
14.3Canny邊緣檢測器
14.4小結
練習
第15章高級圖像處理操作
15.1SLIC分割
15.2灰度圖像著色
15.3輪廓
15.4小結
第16章包管理
16.1Python實現和發行版
16.2Anaconda
16.3conda包管理
16.4SpyderIDE
16.5小結
16.6總結
本書在介紹圖像處理、Python 3的安裝和樹莓派微型計算機等基本概念和知識的基礎上,著重介紹NumPy數據結構的基礎知識和數組操作、基于Matplotlib繪圖庫的圖形可視化、基于NumPy軟件包和Matplotlib繪圖庫的基本圖像處理和高級圖像處理、基于ScikitImage圖像處理包的直方圖均衡化和變換、卷積和濾波器、形態學操作和圖像復原、噪聲消除和邊緣檢測以及高級圖像處理操作,并通過具體代碼例程說明如何應用ScikitImage圖像處理包進行實際圖像處理。
全書共分3部分: 第1部分(第1~3章)為圖像處理概念及硬件知識基礎,著重介紹樹莓派微型計算機,包括樹莓派操作系統的啟動更新、網絡連接以及遠程訪問等內容; 第2部分(第4~9章)為Python,著重介紹Python 3基礎知識及其生態系統、NumPy軟件包和Matplotlib繪圖庫,同時介紹使用NumPy軟件包和Matplotlib繪圖庫進行基本和高級圖像處理的實現細節; 第3部分(第10~16章)為ScikitImage應用,基于ScikitImage圖像處理實例,介紹如何應用ScikitImage圖像處理包進行變換、濾波和復原等。全書提供了大量應用實例,每章后均附有小結和練習。
本書適合作為高等院校計算機、軟件工程專業高年級本科生與成人教育的教材,同時可作為計算機視覺開發技術人員、科技工作者和研究人員的參考資料。
作者相信,本書中的內容將使學生、創客和專業人士感到欣慰(希望通過一本綜合著作深入淺出地解釋與圖像處理、科學Python生態系統和ScikitImage相關的晦澀難懂的概念)。本書提供基于ScikitImage圖像處理包的各種實用圖像處理程序。另外,本書是圖像處理領域最早出版的、提供ScikitImage和Jupyter Notebook兩者結合編程的詳細說明的書籍之一。
對于初學者來說,本書將是一個很好的起點。對高級讀者來說,本書也是一份寶貴的參考。作者編寫本書的目的是讓初學者逐步學習與科學Python生態系統和圖像處理有關的概念。
盡管本書并非按照任何大學的課程大綱編寫,但攻讀計算機科學、電子和電氣科學與工程學位(B.E./B.Tech/B.Sc./ M.E./M.Tech./M.Sc.)的學生會發現本書對他們的項目和實際工作非常有益。開始學習科學計算或希望將職業轉向計算機視覺的軟件和信息技術專業人員也將從本書中受益。
俗話說: “人皆犯錯,寬恕是德”。有鑒于此,作者希望本書的不足之處可以被原諒。同時,作者對任何建設性的批評、反饋、修正和進一步改進的建議持開放態度。歡迎所有建設性的建議,作者將盡力將其納入本書的后續版本中。
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