《計算機視覺案例教程》是電子工業出版社出版的圖書，作者是劉小華,楊晨,胡興鴻 等。
基本介紹
- 中文名：計算機視覺案例教程
- 作者：劉小華,楊晨,胡興鴻 等
- 出版時間：2023年8月
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：320 頁
- 字數：512千字
- ISBN：9787121459221
- 開本：16 開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
計算機視覺是一門研究和套用學科，它研究如何使用計算機來處理和理解圖像與視頻，該研究領域涵蓋了從圖像採集和處理到圖像分析和識別等多項技術。它的目標是使計算機能夠像人類一樣理解視覺信息，並且能夠自動執行視覺任務。本書是一本以套用為導向的計算機視覺案例教材，全書共分11章。第1章講述計算機視覺概述；第2章講述系統環境搭建；第3章主要講述圖像處理基礎；第4章主要講述圖像濾波；第5章講述圖像特徵提取和匹配；第6章講述圖像分割基礎；第7章講述基於經典機器學習的圖像分類；第8章講述基於全連線網路和卷積神經網路的圖像分類基礎；第9章講述基於卷積神經網路的圖像分類程式的規範寫法；第10章講述基於YOLO的目標檢測和物體追蹤；第11章講述基於深度學習的人臉檢測、人臉識別和表情識別。前7章主要講述必要的理論基礎和基於經典機器學習的計算機視覺；後4章主要講述基於深度學習的計算機視覺。學習本書學生有必要的Python基礎知識即可，無須事先學習深度學習課程，最好具備一定的機器學習基礎。本書希望做到：知識技能較系統，寫法深入淺出，案例有較好的實用性；能幫助學生入門，能幫助學生樹立解決問題的信心。
圖書目錄
第1章 計算機視覺概述 1
1.1 從人類視覺系統到計算機視覺 1
1.2 計算機視覺與人工智慧 7
1.3 計算機視覺套用 9
1.4 課後習題 13
1.5 本章小結 15
第2章 系統環境搭建 16
2.1 項目1 搭建計算機視覺套用開發的系統環境 16
2.2 課後習題 35
2.3 本章小結 35
第3章 圖像處理基礎 36
3.1 項目2 把logo貼到大圖右下角 36
3.2 課後習題 61
3.3 本章小結 64
第4章 圖像濾波 65
4.1 項目3 交通視頻中的車道線檢測和繪製 65
4.2 課後習題 102
4.3 本章小結 106
第5章 圖像特徵提取和匹配 107
5.1 項目4 基於特徵提取的logo定位 107
5.2 課後習題 120
5.3 本章小結 121
第6章 圖像分割基礎 122
6.1 項目5 數獨圖像中題乾已知數字的分割 122
6.2 課後習題 142
6.3 本章小結 144
第7章 使用經典機器學習方法的目標檢測和圖像分類 145
7.1 項目6 使用SVM完成圖片中的多車檢測 145
7.2 項目7 使用KNN識別印刷體數字 157
7.3 課後習題 165
7.4 本章小結 166
第8章 基於深度學習的圖像分類基礎 167
8.1 項目8 基於全連線網路的圖像分類 167
8.2 項目9 基於卷積神經網路（CNN）的圖像分類 187
8.3 課後習題 197
8.4 本章小結 199
第9章 複雜深度學習項目的規範寫法 200
9.1 項目10 基於本地數據的貓狗圖像分類 200
9.2 課後習題 232
9.3 本章小結 232
第10章 基於深度學習的物體追蹤 233
10.1 項目11 基於YOLOv3的行人追蹤 233
10.2 課後習題 246
10.3 本章小結 247
第11章 基於深度學習的人臉相關套用 248
11.1 項目12 人臉檢測、人臉識別和表情識別 248
11.2 課後習題 295
11.3 本章小結 296
附錄A：術語表 297
附錄B：基於Ubuntu作業系統和CPU的系統環境搭建 300
附錄C：基於Ubuntu作業系統和GPU的系統環境搭建 303
附錄D：CPU下的TensorFlow和Python版本對應關係 311
附錄E：GPU下的TensorFlow、Python、CUDA和cuDNN版本對應關係 313
