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  • 正版 Python计算机视觉编程与应用 刘国华 9787111780052 机械工业出版社 教材
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-08
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    • 作者: 无著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-08
    • ISBN:9782704141636
    • 版权提供:机械工业出版社


    商品名称:

    Python计算机视觉编程与应用

    作      者:

    刘国华

    市  场 价:

    59.80

    ISBN  号:

    9787111780052

    出版日期:

     

    页      数:

    273

    开      本:


    出  版 社:

     机械工业出版社

    前言

    第1章Python编程基础1

    11基本语法2

    12序列与数据结构13

    13函数与模块18

    14面向对象编程29

    本章小结38

    习题38

    第2章Python文件操作与异常处理39

    21文件操作40

    22异常处理59

    本章小结67

    习题67

    第3章Python基本图像操作68

    31使用Pillow进行图像基础操作69

    32使用Matplotlib进行图像分析76

    33利用NumPy进行图像数据处理81

    34借助SciPy进行高级图像处理83

    35使用scikitimage处理图像88

    本章小结91

    习题91

    第4章Python传统图像处理方法92

    41图像增强93

    42图像分类106

    43目标检测111

    44图像分割120

    本章小结127

    习题127

    第5章深度卷积神经网络基础128

    51监督学习和无监督学习129

    52欠拟合和过拟合131

    53反向传播133

    54损失和优化134

    55激活函数138

    56卷积神经网络基础140

    本章小结145

    习题146

    Python计算机视觉编程与应用目录

    第6章PyTorch深度学习框架147

    61PyTorch框架简介148

    62PyTorch环境配置与安装150

    63PyTorch中的Tensor153

    64PyTorch常用模块及库159

    65神经网络模型搭建与参数优化165

    本章小结168

    习题168

    第7章计算机视觉应用——图像分类169

    71图像分类简介170

    72ResNet基本原理171

    73训练过程179

    74模型结果评估187

    本章小结189

    习题190

    第8章计算机视觉应用——目标检测191

    81目标检测简介192

    82两阶段式目标检测算法193

    83单阶段式目标检测网络197

    84目标检测算法性能评估指标206

    本章小结209

    习题209

    第9章计算机视觉应用——语义分割210

    91图像语义分割介绍211

    92DeepLab系列语义分割网络发展概述213

    93DeepLabV3+网络基本原理216

    94模型训练与评估228

    本章小结235

    习题235

    第10章轻量化网络与迁移学习236

    101模型压缩237

    102轻量化网络结构247

    103轻量化网络性能评估252

    104迁移学习的分类与方法257

    105微调迁移应用实例263

    本章小结272

    习题272

    参考文献273

     

    Python作为实现计算机视觉编程的第一大语言,简单方便,是一种效率极高的语言。本书共分10章,首先,介绍了Python的编程基础及其在计算机视觉中,关于传统图像处理方面的编程应用;其次,介绍了深度卷积神经网络的理论基础及PyTorch深度学习框架;最后,介绍了Python在图像分类、目标检测和语义分割中的典型应用,以及轻量化网络与迁移学习的相关知识。在每一章的结尾都附有必要的习题,供教学或自学练习使用,以便读者加深对本书所述内容的理解。 

    本书深度适中,内容力求精炼,可作为高等学校电子信息工程、通信与信息工程、计算机科学与技术等专业本科生与研究生的教学参考书,也可供从事计算机视觉、人工智能等相关领域的科研人员和工程技术人员参考。

     

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