智能图像处理 Python和OpenCV实现

本书以Python+OpenCV为主线，系统地介绍了Python在数字图像处理方面的各种算法和应用案例，并在Anaconda或Pycharm集成开发环境下编写程序对数字图像处理的各种算法进行讲解，以便读者继续进行人工智能、机器学习、深度学习等方面的学习和研究时不需要更换编程语言和编程环境。本书采用理论与应用实例结合的方式，每个技术至少提供一个应用实例，全书共给出190多个应用实例，且每个实例程序均已通过调试，能够正常运行。本书可作为高校数字图像处理、智能图像处理等课程的教材或参考书，也可作为智能图像处理初学者的入门读物。

前言
第1章 图像处理环境
1.1 图像处理简介
1.1.1 图像处理的应用领域
1.1.2 图像处理的常用方法
1.2 Python数字图像处理库
1.3 Python集成环境的安装
1.3.1 Anaconda集成环境的下载与安装
1.3.2 PyCharm集成环境的下载与安装
1.4 习题
第2章 数字图像的获取和基本运算
2.1 图像的基本类型
2.1.1 二值图像
2.1.2 灰度图像
2.1.3 索引图像
2.1.4 彩色图像
2.2 单幅图像的获取
2.2.1 图像的读取
2.2.2 图像的显示
2.2.3 图像的保存
2.2.4 图像的属性
2.3 视频图像的获取
2.3.1 视频文件的读写
2.3.2 实时视频图像的获取
2.4 图像的算术运算
2.4.1 加法运算
2.4.2 减法运算
2.4.3 乘法运算
2.4.4 除法运算
2.5 图像的逻辑运算
2.5.1 按位与运算
2.5.2 按位或运算
2.5.3 按位非运算
2.5.4 按位异或运算
2.5.5 综合实例
2.6 习题
第3章 数字图像的几何运算
3.1 图像平移
3.1.1 显示窗口改变的图像平移
3.1.2 显示窗口不变的图像平移
3.1.3 仿射变换的应用实例
3.2 图像缩放
3.3 图像旋转
3.4 图像剪切
3.5 图像的镜像变换
3.6 图像的透视变换
3.7 图像的极坐标变换
3.7.1 数据点坐标系间的转换
3.7.2 图像数据坐标系间的转换
3.7.3 视频图像坐标系间的转换
3.8 习题
第4章 图像空域增强
4.1 灰度线性变换
4.1.1 用OpenCV做灰度变换与颜色空间变换
4.1.2 增加或降低图像亮度
4.1.3 增强或减弱图像对比度
4.1.4 图像反色变换
4.2 非线性变换
4.2.1 对数变换
4.2.2 伽马变换
4.3 图像噪声
……
第5章 图像空域滤波
第6章 图像频域滤波
第7章 图像退化和复原
第8章 图像数学形态学
第9章 边缘检测
第10章 图像分割
第11章 彩色图像的处理
第12章 图像特征的提取与描述
第13章 综合应用实例
参考文献