书名：计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具
定价：109.0
ISBN：9787121374838
作者：刘衍琦
版次：2019
出版时间：2019-10

内容提要：

编辑推荐

《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别、基于深度特征的以图搜画、基于CNN的字符识别、基于CNN的物体识别、基于CNN的图像矫正、基于LSTM的时间序列分析、基于深度学习的以图搜图技术、基于YOLO的智能交通目标检测等多项重要技术及应用

《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》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理论及其应用方面。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、Python为工具详细讲解了实验的核心程序。

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内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同实际领域中的用法。

内容提要

《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别、基于深度特征的以图搜画、基于CNN的字符识别、基于CNN的物体识别、基于CNN的图像矫正、基于LSTM的时间序列分析、基于深度学习的以图搜图技术、基于YOLO的智能交通目标检测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理论及其应用方面。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、Python为工具详细讲解了实验的核心程序。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内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同实际领域中的用法。

《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事数字图像处理的工程研发人员阅读参考。

作者简介：

作者简介

刘衍琦，机器学习算法专家及视觉AI课程讲师，擅长视觉智能分析、多源异构数据采集和挖掘等工程化应用，并长期从事视觉大数据工程相关工作，涉及互联网海量图像、声纹、视频检索，以及OCR图文检索、手绘草图智能识别、特殊通道数据分析等应用的算法架构与研发，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工程化应用。曾主编和参与编写多本书籍。

詹福宇，博士，资深飞行控制算法专家，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业。拥有近10年仿真控制开发经验，熟悉Simulink基于模型设计的流程，曾主编和参与编写多本书籍。

王德建，档案管理副研究馆员，毕业于西安建筑科技大学系统工程专业，从事档案数字化、智能化分类、OCR图文检索、图像智能识别相关工作。

陈峰蔚，熟悉机器学习、深度学习及计算机视觉在智能交通、智能驾驶领域的应用，长期从事汽车品牌识别、车型细粒度分类、目标检测与分割方面的相关工作，精通MATLAB、Python编程及TensorFlow深度学习框架，参与了多项专利的设计与开发。

蒋献文，资深专业医事放射师，毕业于中国医药大学医学院临床医学研究所。擅长医学图像处理技术、放射线射影技术及手术房计算机断层与血管摄影技术，在临床放射技术学与图像处理方面进行过深入研究并发表了相关医学论文。

周华英，新能源汽车高级工程师，毕业于北京交通大学交通运输规划与管理专业。长期进行纯电动及混合动力汽车系统建模与控制、汽车动力系统与控制、电动汽车能量管理和控制优化等研究，曾主编和参与编写多本书籍。

目录：

目录

第1章  基于直方图优化的图像去雾技术1

1.1  案例背景1

1.2  理论基础1

1.2.1  空域图像增强1

1.2.2  直方图均衡化2

1.3  程序实现3

1.3.1  设计GUI界面4

1.3.2  全局直方图处理4

1.3.3  局部直方图处理6

1.3.4  Retinex增强处理8

1.4  延伸阅读12

第2章  基于形态学的权重自适应图像去噪13

2.1  案例背景13

2.2  理论基础14

2.2.1  图像去噪的方法14

2.2.2  数学形态学的原理15

2.2.3  权重自适应的多结构形态学去噪15

2.3  程序实现16

2.4  延伸阅读22

第3章  基于多尺度形态学提取眼前节组织24

3.1  案例背景24

3.2  理论基础25

3.3  程序实现28

3.3.1  多尺度结构设计28

3.3.2  多尺度边缘提取29

3.3.3  多尺度边缘融合31

3.4  延伸阅读33

第4章  基于Hough变化的答题卡识别34

4.1  案例背景34

4.2  理论基础34

4.2.1  图像二值化35

4.2.2  倾斜校正35

4.2.3  图像分割38

4.3  程序实现40

4.3.1  图像灰度化40

4.3.2  灰度图像二值化41

4.3.3  图像平滑滤波41

4.3.4  图像矫正41

4.3.5  完整性核查42

4.4  延伸阅读51

第5章  基于阈值分割的车牌定位识别53

5.1  案例背景53

5.2  理论基础53

5.2.1  车牌图像处理54

5.2.2  车牌定位原理58

5.2.3  车牌字符处理58

5.2.4  车牌字符识别60

5.3  程序实现62

5.4  延伸阅读69

第6章  基于分水岭分割进行肺癌诊断71

6.1  案例背景71

6.2  理论基础71

6.2.1  模拟浸水的过程72

6.2.2  模拟降水的过程72

6.2.3  过度分割问题72

6.2.4  标记分水岭分割算法72

6.3  程序实现73

6.4  延伸阅读77

第7章  基于主成分分析的人脸二维码识别79

7.1  案例背景79

7.2  理论基础79

7.2.1  QR二维码简介80

7.2.2  QR二维码的编码和译码流程82

7.2.3  主成分分析方法84

7.3  程序实现85

7.3.1  人脸建库85

7.3.2  人脸识别87

7.3.3  人脸二维码87

7.4  延伸阅读92

第8章  基于知识库的手写体数字识别94

8.1  案例背景94

8.2  理论基础94

8.2.1  算法流程94

8.2.2  特征提取95

8.2.3  模式识别96

8.3  程序实现97

8.3.1  图像处理97

8.3.2  特征提取98

8.3.3  模式识别101

8.4  延伸阅读102

8.4.1  识别器选择102

8.4.2  特征库改善102

第9章  基于特征匹配的英文印刷字符识别103

9.1  案例背景103

9.2  理论基础104

9.2.1  图像预处理104

9.2.2  图像识别技术105

9.3  程序实现106

9.3.1  界面设计106

9.3.2  回调识别111

9.4  延伸阅读112

第10章  基于不变矩的数字验证码识别113

10.1  案例背景113

10.2  理论基础114

10.3  程序实现114

10.3.1  设计GUI界面114

10.3.2  载入验证码图像115

10.3.3  验证码图像去噪116

10.3.4  验证码数字定位118

10.3.5  验证码归一化120

10.3.6  验证码数字识别121

10.3.7  手动确认并入库124

10.3.8  重新生成模板库125

10.4  延伸阅读128

第11章  基于小波技术进行图像融合129

11.1  案例背景129

11.2  理论基础130

11.3  程序实现132

11.3.1  设计GUI界面132

11.3.2  图像载入133

11.3.3  小波融合135

11.4  延伸阅读137

第12章  基于块匹配的全景图像拼接138

12.1  案例背景138

12.2  理论基础138

12.2.1  图像匹配139

12.2.2  图像融合141

12.3  程序实现142

12.3.1  设计GUI界面142

12.3.2  载入图片143

12.3.3  图像匹配144

12.3.4  图像拼接148

12.4  延伸阅读153

第13章  基于霍夫曼图像编码的图像压缩和重建155

13.1  案例背景155

13.2  理论基础155

13.2.1  霍夫曼编码的步骤156

13.2.2  霍夫曼编码的特点157

13.3  程序实现158

13.3.1  设计GUI界面158

13.3.2  压缩和重建159

13.3.3  效果对比164

13.4  延伸阅读167

第14章  基于主成分分析的图像压缩和重建168

14.1  案例背景168

14.2  理论基础168

14.2.1  主成分降维分析原理168

14.2.2  由得分矩阵重建样本169

14.2.3  主成分分析数据压缩比170

14.2.4  基于主成分分析的图像压缩170

14.3  程序实现171

14.3.1  主成分分析的源代码171

14.3.2  图像数组和样本矩阵之间的转换172

14.3.3  基于主成分分析的图像压缩173

14.4  延伸阅读176

第15章  基于小波的图像压缩技术177

15.1  案例背景177

15.2  理论基础178

15.3  程序实现180

15.4  延伸阅读188

第16章  基于融合特征的以图搜图技术189

16.1  案例背景189

16.2  理论基础189

16.3  程序实现191

16.3.1  图像预处理191

16.3.2  计算特征191

16.3.3  图像检索194

16.3.4  结果分析194

16.4  延伸阅读196

第17章  基于Harris的角点特征检测198

17.1  案例背景198

17.2  理论基础199

17.2.1  Harris的基本原理199

17.2.2  Harris算法的流程201

17.2.3  Harris角点的性质201

17.3  程序实现202

17.3.1  Harris算法的代码202

17.3.2  角点检测实例204

17.4  延伸阅读205

第18章  基于GUI搭建通用视频处理工具206

18.1  案例背景206

18.2  理论基础206

18.3  程序实现208

18.3.1  设计GUI界面208

18.3.2  实现GUI界面209

18.4  延伸阅读220

第19章  基于语音识别的信号灯图像

模拟控制技术221

19.1  案例背景221

19.2  理论基础221

19.3  程序实现223

19.4  延伸阅读232

第20章  基于帧间差法进行视频目标检测234

20.1  案例背景234

20.2  理论基础234

20.2.1  帧间差分法235

20.2.2  背景差分法236

20.2.3  光流法236

20.3  程序实现237

20.4  延伸阅读24

第21章  路面裂缝检测系统设计