MATLAB计算机视觉与深度学习实战(第2版)--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

"——作者阵容强大，经验相当丰富。在本书主编中，刘衍琦是机器学习算法专家及视觉AI课程讲师，对图文识别、大规模以图搜图、数据感知和采集等进行过深入研究，并结合行业背景推动了一系列的工程化应用。王小超在3D视觉分析、图像水印、工业视觉测量应用、图像智能识别方面积累了丰富的项目实战经验。詹福宇擅长模型设计与分析，在计算机视觉处理方面积累了丰富的工程经验。 ——本书案例丰富、实用、拓展性强。本书以案例的形式进行编写，充分强调案例的实用性及程序的可拓展性，所选案例均来自作者的日常研究及业务需求，每个案例都与实际课题相结合。另外，书中的每个案例程序都经过调试，作者为此编写了大量的测试代码。 ——本书点面完美结合，兼顾不同需求的读者，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并涉及视频处理、配准拼接、数字水印、生物识别等高级图像处理方面的内容，全面讲解了基于MATLAB进行计算机视觉及深度学习应用的原理及方法。"

内容简介

本书详细讲解了29个实用的MATLAB计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及图像去雾、答题卡识别、图像分割、肝脏影像辅助分割系统、人脸二维码编解码系统、英文印刷体字符识别、图像融合、全景图像拼接、图像压缩和重建、视频处理工具、运动目标检测、路面裂缝检测识别系统、车流量计数、三维网格模型特征点提取、数字水印、图像水印、辅助自动驾驶、汽车目标检测、手写数字识别、以图搜图、验证码识别、图像生成、影像识别、物体识别、图像校正、时间序列分析、交通目标检测、智能问答等，还讲解了深度神经网络的拆分、编辑、重构等多项重要技术及应用，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习的理论及应用方面。
工欲善其事，必先利其器。本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材，并以MATLAB为工具详细讲解了实验的核心程序，涉及DeepLearning Toolbox、TensorFlow、Keras、Java等。通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的相关知识，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同领域中的应用。
本书以案例为基础，结构紧凑，内容深入浅出，实验简单高效，适合高等院校计算机、通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及计算机视觉工程人员阅读和参考。

作者简介

"——刘衍琦技术图书主编，拥有企业、研究所、高校从业经历，长期从事大数据和人工智能实践应用相关工作，主要涉及机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域。曾主持和参与多个科研项目，已出版十余部图书，拥有多项国家专利。 ——王小超天津工业大学副教授，硕士生导师，大连理工大学博士，北京航空航天大学计算机学院博士后，中国计算机学会会员，天津市131创新型人才培养工程第三层次人才。研究方向为图形图像处理，发表论文30多篇，主持完成国家自然科学基金项目1项。 ——詹福宇博士，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业，四川省特聘专家，自贡市“盐都百千万英才计划”青年拔尖人才，现任中电科航空电子有限公司无人机领域高级技术专家，中电科特种飞机系统工程有限公司"

第1章基于图像增强方法的图像去雾技术
1.1案例背景
1.2空域图像增强
1.3直方图均衡化
1.4程序实现
1.4.1设计GUI
1.4.2全局直方图均衡化处理
1.4.3对比度的自适应直方图均衡化处理
1.4.4Retinex增强处理
1.4.5方法评测
第2章基于Hough变换的答题卡识别
2.1案例背景
2.22图像二值化
2.3倾斜校正
2.4图像分割
2.5程序实现
……

MATLAB计算机视觉与深度学习实战(第2版)

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