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  • 全新正版计算机视觉应用开发9787111729730机械工业出版社
    • 作者: 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编著 | 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编编 | 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编译 | 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2023-07
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    • 作者: 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编著| 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编编| 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编译| 刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2023-07
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:334000
    • 页数:256
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111729730
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编
    • 著:刘洪海, 丁爱萍, 张卫婷主编
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:49.80
    • ISBN:9787111729730
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-07
    • 页数:256
    • 外部编号:13070002
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    单元1图像基础学习

    1.1图像相关名词概述

    1.2图像基础作
    1.3图像几何变换

    1.4阈值分割

    1.5图像统计

    1.6图像滤波

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元2图像分类

    2.1图像分类概述

    2.2神经网络

    .卷积神经网络

    2.4实战案例——基于卷积神经网络的图像分类

    2.5迁移学习

    2.6实战案例——基于迁移学习的图像分类

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元3人脸识别

    3.1目标检测

    3.2实战案例——基于YOLOv3的目标检测

    3.3人脸检测

    3.4实战案例——基于Haar特征的人脸检测

    3.5实战案例——基于Hog特征的人脸检测

    3.6人脸识别

    3.7认识face_recognition开源库

    3.8实战案例——基于face_recognition的人脸识别

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元4图像

    4.1图像概述

    4.2有监督的图像

    4.3实战案例——基于mixup/cutmix算法的图像

    4.4无监督的图像

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元5图像语义分割

    5.1语义分割概述

    5.2上采样

    5.3特征融合

    5.4语义分割网络

    5.5实战案例——基于U-Net的图像语义分割

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元6图像风格迁移

    6.1图像风格迁移概述

    6.2风格提取

    6.3gram矩阵

    6.4损失计算

    6.5VGG-19

    6.6实战案例——基于VGG-19的图像风格迁移

    6.7对抗生成网络

    6.8实战案例——基于CycleGAN的图像风格迁移

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元7图像超分辨率重建

    7.1认识图像分辨率

    7.2认识图像超分辨率

    7.3超分辨率重建技术

    7.4SRCNN

    7.5PSNR

    7.6实战案例——基于SRCNN的图像超分辨率重建

    7.7SRGAN

    7.8实战案例——基于SRGAN的图像超分辨率重建

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    单元8场景文字识别

    8.1场景文字识别概述

    8.2LSTM

    8.3CTC

    8.4实战案例——基于LSTM+CTC的文字识别

    8.5tesseract

    8.6实战案例——基于tesseract的文字识别

    单元小结

    学习评估

    单元习题

    参考文献

    本书从计算机视觉初学者的视角出发,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,讲述了计算机视觉中关于图像以及多种图像处理的基本概念、理论方法和经典算法,既有对图像基础知识的介绍,也有对现实问题的解决方案和技术详细阐述。通过利用计算机视觉中的图像变换算法解决图像分类、人脸识别、图像、图像语义分割、图像风格迁移、图像超分辨率重建和场景文字识别等现实问题,使读者既能了解图像的多种操作原理,又能学会解决实际问题的思路和方法,提高使用计算机视觉方法的能力。

    本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材,也可作为人工智能、计算机视觉初学者的参考书。

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