机器学习基于OpenCV和Python的智能图像处理--聚文网

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内容简介

本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，最后结合具体案例，使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。循序渐进，易学易懂：本书按照由浅入深、循序渐进的原则编写，并与大量实例相结合，使读者可以边学边练，从而提高学习的兴趣与效率。实例丰富，涉及面广：本书提供了丰富的OpenCV设计实例，内容涉及智能图像处理的多个领域。兼顾原理，注重实用：本书侧重于实际应用，精简理论，从理论与实践相结合的角度叙述智能图像处理技术，兼顾理论知识的同时，更注重具体实例的实现与应用。以上特点可帮助初学者快速入门，提高他们对图像处理技术的兴趣，并使他们在短时间内掌握智能图像处理技术的要点。

前言
第1章智能图像处理入门
1.1智能图像处理概述
1.2环境搭建
1.2.1安装Python
1.2.2安装PyCharm
1.2.3PyCharm的初始化
1.2.4OpenCV及常用库的配置
1.3思考与练习
第2章Python基础
2.1数据类型
2.1.1数值类型
2.1.2字符串类型
2.1.3布尔类型
2.2变量与常量
2.3运算符
2.3.1运算符简介
2.3.2运算符优先级
2.4选择与循环
2.4.1if语句
2.4.2while循环
2.4.3for循环
2.4.4break和continue语句
2.5列表与元组
2.5.1创建
2.5.2查询
2.5.3修改
2.5.4删除
2.6字典
2.6.1字典的创建
2.6.2字典的常规操作
2.6.3字典的遍历
2.7函数
2.7.1函数的定义与调用
2.7.2参数传递
2.8面向对象编程
2.8.1类与对象
2.8.2继承与多态
2.9思考与练习
第3章图像处理基础
3.1图像的基本表示方法
3.1.1二值图像
3.1.2灰度图像
……
第4章图像几何变换
第5章图像直方图处理
第6章图像平滑滤波处理
第7章图像阈值处理
第8章图像形态学处理
第9章图像分割处理
第10章图像梯度及边缘检测
第11章图像轮廓检测与拟合
第12章人脸识别实现

机器学习 基于OpenCV和Python的智能图像处理

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