Python 3圖像處理實戰(zhàn)

定　價：￥79.00

作　者：	[印] 阿什溫·帕揚卡爾（Ashwin Pajankar）著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302596431	出版時間：	2022-03-01	包裝：
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內容簡介

　　《Python 3圖像處理實戰(zhàn)》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(shù)據(jù)結構的基礎知識和數(shù)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(tài)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(tǒng)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(tài)系統(tǒng)、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(xiàn)細節(jié)；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(yè)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(fā)技術人員、科技工作者和研究人員的參考資料。

作者簡介

　　張慶紅，女，工學碩士，2008年畢業(yè)于西安石油大學計算機軟件與理論專業(yè)，目前從事計算機教育工作，研究領域涉及嵌入式系統(tǒng)、深度學習等。周冠武，男，工學博士，2015年畢業(yè)于西安交通大學儀器科學與技術專業(yè)，目前從事計算機教育工作，研究領域涉及智能傳感器系統(tǒng)、模式識別、機器視覺等。程國建，男，博士（德國），教授，主要從事人工智能與機器學習方向的教學和科研工作。主持并完成十余項國jia級和油田科研項目。在相關學術研究領域及國際會議發(fā)表文章200余篇，其中核心期刊70余篇，三大檢索（SCI/ISTP/EI）論文50余篇，出版專（譯）著20余部，受邀擔任多個國際學術會議的演講嘉賓及大會主席。

圖書目錄

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Python 3
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(yōu)缺點
3.1.2流行的SBC系列
3.2樹莓派
3.3Raspbian操作系統(tǒng)
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(tǒng)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(tài)
3.7遠程連接樹莓派
3.7.1使用PuTTY和Bitvise SSH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Python 3基礎知識
4.1Python編程語言的歷史
4.2為什么使用Python 3
4.3Python編程語言的功能和優(yōu)點
4.4IDLE和Hello World!
4.5Python解釋器模式
4.6Raspbian OS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(tài)系統(tǒng)簡介
5.1Python包索引(PyPI)和pip
5.2科學Python生態(tài)系統(tǒng)
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(shù)
6.5Ndarray創(chuàng)建例程
6.6Matplotlib的Ndarray創(chuàng)建例程
6.7隨機數(shù)據(jù)生成
6.8數(shù)組操作例程
6.9位運算和統(tǒng)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(shù)據(jù)集
8.2安裝Pillow
8.3讀取和保存圖像
8.4NumPy
8.5圖像統(tǒng)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(tài)學運算和圖像復原
13.1數(shù)學形態(tài)學和形態(tài)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(xiàn)和發(fā)行版
16.2Anaconda
16.3conda包管理
16.4Spyder IDE
16.5小結
16.6總結