《Python中的圖像處理》是2020年科學出版社出版的圖書，作者是羅子江等。
基本介紹
- 書名：Python中的圖像處理
- 作者：羅子江等
- 出版社：科學出版社
- ISBN：9787030666598
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《Python中的圖像處理》主要研究Python中的圖像處理。《Python中的圖像處理》貫穿各種圖像處理算法與案例進行介紹，是一本典型的實戰指南。《Python中的圖像處理》從實戰出發，詳細介紹了Python中的圖像處理，包含了豐富的算法及案例，每個步驟都結合代碼、公式和圖表進行敘全催述。《Python中的圖像處理》採用Python程式語言和OpenCV庫編寫，給想快速了解圖像處理、從事計算機視覺領域和研究Python圖像識別方向的讀者提供便利，能夠迅速上手。《Python中的圖像處理》構思合理，採用通俗易懂、由淺入深的方式敘述，也符合*大數據發展戰略，是一本入門級的Python圖像處理教材。
圖書目錄
第一篇 基礎知識
第1章 緒論 3
1.1 數字圖像處理 3
1.2 Python語言 4
1.3 OpenCV 5
1.4 章節安排 6
參考文獻 7
第2章 Python基礎 8
2.1 Python簡介 8
2.2 基礎語法 10
2.2.1 輸出語句 10
2.2.2 注釋 12
2.2.3 變數及賦值 13
2.2.4 輸入語句 14
2.3 數據類型 15
2.4 基本語句 20
2.4.1 條件語句 20
2.4.2 循環語句 23
2.5 基本操作 25
2.6 本章小結 27
參考文獻 27
第3章 數字戒判籃圖像處理基礎 28
3.1 數字圖像處理概述 28
3.2 像素及常見圖像分類 28
3.3 圖像信號數位化處理 31
3.4 OpenCV安裝配置 32
3.5 OpenCV初識及常見數據類型 33
3.5.1 OpenCV顯示圖像 33
3.5.2 常見數據類葛章戒型 36
3.6 Numpy和Matplotlib庫介紹 37
3.6.1 Numpy庫 37
3.6.2 Matplotlib庫 38
3.7 幾何圖形繪製 42
3.7.1 繪製直線 43
3.7.2 繪製矩形 45
3.7.3 繪製圓形 47
3.7.4 繪製橢圓 48
3.7.5 繪製多邊形 51
3.7.6 繪製文字 54
3.8 本章小結 55
參考文獻 55
第4章 Python圖像處理入門 56
4.1 OpenCV讀取顯示圖像 56
4.2 OpenCV讀取修改像素 57
4.3 OpenCV創建複製保存圖像 61
4.4 獲取圖像屬性及通道 64
4.4.1 圖像屬性 64
4.4.2 圖像通道處理 66
4.5 圖像算術與邏輯運算 70
4.5.1 圖像加法運算 70
4.5.2 圖像減法運算 71
4.5.3 圖像與運算 73
4.5.4 圖像或運算 75
4.5.5 圖像異或運算 76
4.5.6 圖像非運算 77
4.6 圖像融合處理 79
4.7 獲取圖像ROI區域 82
4.8 圖像類型轉換 84
4.9 本章小結 88
參考文獻 88
第二篇 圖像運算
第5章 Python圖像幾何變換 91
5.1 圖像幾何變換概述 91
5.2 圖像平移變換 92
5.3 圖像縮放變換 95
5.4 圖像旋轉變換 99
5.5 圖像鏡像變換 102
5.6 圖像仿射變換 104
5.7 圖像透視變換 106
5.8 本章小結 108
參考文獻 108
第6章 Python圖像量化及採樣處理 109
6.1 圖像量化處理 109
6.1.1 概述 109
6.1.2 操作 110
6.1.3 K-Means聚類量化處理 114
6.2 圖像採樣處理 116
6.2.1 概述 116
6.2.2 操作 117
6.2.3 局部馬賽克處理 121
6.3 圖像金字塔 123
6.3.1 圖像向下取樣 124
6.3.2 圖像向上取樣 127
6.4 本章小結 130
參考文獻煮射體察 130
第7章 Python圖像的點運算處理 131
7.1 圖像點運算的概述 131
7.2 圖像灰度化處理 131
7.2.1 圖像的灰度線性變換 140
7.2.2 圖像的灰度非線辨臭艱性變換 147
7.3 圖像閾值化處理 154
7.3.1 固定閾值化處理 155
7.3.2 自適奔譽永應閾值化處理 163
7.4 本章小結 167
參考文獻 167
第8章 Python圖像形態學處理 168
8.1 數學形態學概述 168
8.2 圖像腐蝕 168
8.3 圖像膨脹 171
8.4 圖像開運算 173
8.5 圖像閉運算 176
8.6 圖像梯度運算 178
8.7 圖像頂帽運算 180
8.8 圖像底帽運算 184
8.9 本章小結 186
參考文獻 186
第三篇 圖像增強再檔充灶
第9章 Python直方圖統計 189
9.1 圖像直方圖概述 189
9.2 Matplotlib繪製直方圖 191
9.3 OpenCV繪製直方圖 197
9.4 掩模直方圖 201
9.5 圖像灰度變換直方圖對比 203
9.6 圖像H-S直方圖 213
9.7 直方圖判斷黑夜白天 215
9.8 本章小結 219
參考文獻 219
第10章 Python圖像增強 220
10.1 圖像增強概述 220
10.2 直方圖均衡化 222
10.2.1 原理知識 222
10.2.2 代碼實現 227
10.3 局部直方圖均衡化 231
10.4 自動色彩均衡化 233
10.5 本章小結 237
參考文獻 237
第11章 Python圖像平滑 238
11.1 圖像平滑概述 238
11.2 均值濾波 240
11.3 方框濾波 243
11.4 高斯濾波 247
11.5 中值濾波 249
11.6 雙邊濾波 251
11.7 本章小結 254
參考文獻 254
第12章 Python圖像銳化及邊緣檢測 255
12.1 原理概述 255
12.1.1 一階微分運算元 255
12.1.2 二階微分運算元 256
12.2 Roberts運算元 257
12.3 Prewitt運算元 259
12.4 Sobel運算元 261
12.5 Laplacian運算元 263
12.6 Scharr運算元 268
12.7 Canny運算元 270
12.8 LOG運算元 273
12.9 本章小結 275
參考文獻 276
第四篇 高階圖像處理
第13章 Python圖像特效處理 279
13.1 圖像毛玻璃特效 279
13.2 圖像浮雕特效 280
13.3 圖像油漆特效 282
13.4 圖像素描特效 283
13.5 圖像懷舊特效 285
13.6 圖像光照特效 287
13.7 圖像流年特效 289
13.8 圖像水波特效 290
13.9 圖像卡通特效 293
13.10 圖像濾鏡特效 295
13.11 圖像直方圖均衡化特效 297
13.12 圖像模糊特效 299
13.13 本章小結 300
第14章 Python圖像分割 301
14.1 圖像分割概述 301
14.2 基於閾值的圖像分割 302
14.3 基於邊緣檢測的圖像分割 303
14.4 基於紋理背景的圖像分割 309
14.5 基於K-Means聚類的區域分割 311
14.6 基於均值漂移算法的圖像分割 317
14.7 基於分水嶺算法的圖像分割 321
14.8 圖像漫水填充分割 327
14.9 文字區域定位及提取案例 333
14.10 本章小結 338
參考文獻 339
第15章 Python傅立葉變換與霍夫變換 340
15.1 圖像傅立葉變換概述 340
15.2 圖像傅立葉變換操作 341
15.2.1 Numpy實現傅立葉變換 341
15.2.2 Numpy實現傅立葉逆變換 345
15.2.3 OpenCV實現傅立葉變換 346
15.2.4 OpenCV實現傅立葉逆變換 348
15.3 基於傅立葉變換的高通濾波和低通濾波 350
15.4 圖像霍夫變換 356
15.4.1 圖像霍夫線變換操作 358
15.4.2 圖像霍夫圓變換操作 363
15.5 本章小結 366
參考文獻 366
第16章 Python圖像分類 367
16.1 圖像分類概述 367
16.2 常見的分類算法 368
16.2.1 樸素貝葉斯分類算法 368
16.2.2 KNN分類算法 369
16.2.3 SVM分類算法 369
16.2.4 隨機森林分類算法 371
16.2.5 神經網路分類算法 372
16.3 基於樸素貝葉斯算法的圖像分類 374
16.4 基於KNN算法的圖像分類 380
16.5 基於神經網路算法的圖像分類 384
16.6 本章小結 389
參考文獻 389
4.5.2 圖像減法運算 71
4.5.3 圖像與運算 73
4.5.4 圖像或運算 75
4.5.5 圖像異或運算 76
4.5.6 圖像非運算 77
4.6 圖像融合處理 79
4.7 獲取圖像ROI區域 82
4.8 圖像類型轉換 84
4.9 本章小結 88
參考文獻 88
第二篇 圖像運算
第5章 Python圖像幾何變換 91
5.1 圖像幾何變換概述 91
5.2 圖像平移變換 92
5.3 圖像縮放變換 95
5.4 圖像旋轉變換 99
5.5 圖像鏡像變換 102
5.6 圖像仿射變換 104
5.7 圖像透視變換 106
5.8 本章小結 108
參考文獻 108
第6章 Python圖像量化及採樣處理 109
6.1 圖像量化處理 109
6.1.1 概述 109
6.1.2 操作 110
6.1.3 K-Means聚類量化處理 114
6.2 圖像採樣處理 116
6.2.1 概述 116
6.2.2 操作 117
6.2.3 局部馬賽克處理 121
6.3 圖像金字塔 123
6.3.1 圖像向下取樣 124
6.3.2 圖像向上取樣 127
6.4 本章小結 130
參考文獻 130
第7章 Python圖像的點運算處理 131
7.1 圖像點運算的概述 131
7.2 圖像灰度化處理 131
7.2.1 圖像的灰度線性變換 140
7.2.2 圖像的灰度非線性變換 147
7.3 圖像閾值化處理 154
7.3.1 固定閾值化處理 155
7.3.2 自適應閾值化處理 163
7.4 本章小結 167
參考文獻 167
第8章 Python圖像形態學處理 168
8.1 數學形態學概述 168
8.2 圖像腐蝕 168
8.3 圖像膨脹 171
8.4 圖像開運算 173
8.5 圖像閉運算 176
8.6 圖像梯度運算 178
8.7 圖像頂帽運算 180
8.8 圖像底帽運算 184
8.9 本章小結 186
參考文獻 186
第三篇 圖像增強
第9章 Python直方圖統計 189
9.1 圖像直方圖概述 189
9.2 Matplotlib繪製直方圖 191
9.3 OpenCV繪製直方圖 197
9.4 掩模直方圖 201
9.5 圖像灰度變換直方圖對比 203
9.6 圖像H-S直方圖 213
9.7 直方圖判斷黑夜白天 215
9.8 本章小結 219
參考文獻 219
第10章 Python圖像增強 220
10.1 圖像增強概述 220
10.2 直方圖均衡化 222
10.2.1 原理知識 222
10.2.2 代碼實現 227
10.3 局部直方圖均衡化 231
10.4 自動色彩均衡化 233
10.5 本章小結 237
參考文獻 237
第11章 Python圖像平滑 238
11.1 圖像平滑概述 238
11.2 均值濾波 240
11.3 方框濾波 243
11.4 高斯濾波 247
11.5 中值濾波 249
11.6 雙邊濾波 251
11.7 本章小結 254
參考文獻 254
第12章 Python圖像銳化及邊緣檢測 255
12.1 原理概述 255
12.1.1 一階微分運算元 255
12.1.2 二階微分運算元 256
12.2 Roberts運算元 257
12.3 Prewitt運算元 259
12.4 Sobel運算元 261
12.5 Laplacian運算元 263
12.6 Scharr運算元 268
12.7 Canny運算元 270
12.8 LOG運算元 273
12.9 本章小結 275
參考文獻 276
第四篇 高階圖像處理
第13章 Python圖像特效處理 279
13.1 圖像毛玻璃特效 279
13.2 圖像浮雕特效 280
13.3 圖像油漆特效 282
13.4 圖像素描特效 283
13.5 圖像懷舊特效 285
13.6 圖像光照特效 287
13.7 圖像流年特效 289
13.8 圖像水波特效 290
13.9 圖像卡通特效 293
13.10 圖像濾鏡特效 295
13.11 圖像直方圖均衡化特效 297
13.12 圖像模糊特效 299
13.13 本章小結 300
第14章 Python圖像分割 301
14.1 圖像分割概述 301
14.2 基於閾值的圖像分割 302
14.3 基於邊緣檢測的圖像分割 303
14.4 基於紋理背景的圖像分割 309
14.5 基於K-Means聚類的區域分割 311
14.6 基於均值漂移算法的圖像分割 317
14.7 基於分水嶺算法的圖像分割 321
14.8 圖像漫水填充分割 327
14.9 文字區域定位及提取案例 333
14.10 本章小結 338
參考文獻 339
第15章 Python傅立葉變換與霍夫變換 340
15.1 圖像傅立葉變換概述 340
15.2 圖像傅立葉變換操作 341
15.2.1 Numpy實現傅立葉變換 341
15.2.2 Numpy實現傅立葉逆變換 345
15.2.3 OpenCV實現傅立葉變換 346
15.2.4 OpenCV實現傅立葉逆變換 348
15.3 基於傅立葉變換的高通濾波和低通濾波 350
15.4 圖像霍夫變換 356
15.4.1 圖像霍夫線變換操作 358
15.4.2 圖像霍夫圓變換操作 363
15.5 本章小結 366
參考文獻 366
第16章 Python圖像分類 367
16.1 圖像分類概述 367
16.2 常見的分類算法 368
16.2.1 樸素貝葉斯分類算法 368
16.2.2 KNN分類算法 369
16.2.3 SVM分類算法 369
16.2.4 隨機森林分類算法 371
16.2.5 神經網路分類算法 372
16.3 基於樸素貝葉斯算法的圖像分類 374
16.4 基於KNN算法的圖像分類 380
16.5 基於神經網路算法的圖像分類 384
16.6 本章小結 389
參考文獻 389
