数字图像处理与深度学习技术应用--聚文网

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内容简介

本书介绍了各种数字图像处理的算法分析及编程实现技术。全书由13章组成，主要内容包括图像处理编程基础、彩色图像特效处理、图像的合成处理、图像的几何变换、图像的灰度变换、图像平滑处理、图像边缘锐化处理、图像形态学处理、图像分割与测量、图像频域变换处理。同时，介绍了基于深度学习的CN模型和Faster R-CNN模型，以及这些模型在汉字识别、语音识别或手势识别等项目中的应用，这些内容与“国家级虚拟仿真实验教学一流课程”相配套。
本书介绍了数字图像处理与深度学习技术的应用，并给出与这些技术相结合的编程实例。书中提供了Python编程代码和相关函数说明。实例程序的框架结构简单，代码简洁，使Python初学者很快就能编写图像处理的程序代码。
本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别及相关学科的研究生、本科生的教材或参考书，亦可供有关工程技术人员参考。

第1章图像处理编程基础
1.1Python开发基础
1.1.1Python的安装
1.1.2PyCharm的安装
1.1.3OpenCV及常用库的配置
1.2数字图像处理与深度学习技术简介
1.3系统界面开发基础
1.4图像显示
1.4.1待处理图像的显示
1.4.2处理后图像的显示
习题
第2章彩色图像特效处理
2.1图像的颜色表示
2.1.1像素的颜色
2.1.2图像的存储结构
2.1.3图像的精度
2.2彩色图像的灰度化处理
……

数字图像处理与深度学习技术应用

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