深度学习与图像处理(PaddlePaddle版)
目录
●第1部分基础知识
第1章图像处理基础
1.1图像处理的基本概念
1.1.1模拟图像和数字图像
1.1.2数字图像常见类型
1.1.3应用方向
1.2图像处理基本操作
1.2.1安装OpenCV
1.2.2图像读取、保存和可视化
1.2.3像素操作
1.2.4图像转换
1.2.5图像缩放
1.2.6图像裁剪
1.2.7翻转和旋转
1.3图像卷积和滤波
1.3.1线性滤波与卷积
……
内容介绍
本书基于国产开源深度学习框架PaddlePaddle进行编写，全面、系统地介绍了PaddlePaddle在数字图像处理中的各种技术及应用，书中项目实例全部采用动态图版本实现。全书共8章，分别介绍了基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测、风格迁移等内容，所有知识点均通过实际项目进行串联，旨在帮助读者在掌握基本深度学习算法原理的基础上，扩展项目实操能力，达到学以致用的效果。
本书可作为全国高等学校计算机、人工智能等专业的“深度学习”课程教材，主要面向相关领域的教师、在读学生和科研人员，以及从事深度学习与图像处理的工程技术人员和爱好者。
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