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内容简介
前言
第1部分 基础知识导读篇
第1章 数字图像基础
1.1 图像表示基础
1.2 彩色图像的表示
1.3 应用基础
1.4 智能图像处理基础
1.5 抽象
第2章 Python基础
2.1 如何开始
2.2 基础语法
2.3 数据类型
2.4 选择结构
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2.5 循环结构
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2.6 函数
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2.7 模块
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第3章 OpenCV基础
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3.1 基础
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3.2 图像处理
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3.3 感兴趣区域
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3.4 掩模
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3.5 色彩处理
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3.6 滤波处理
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3.7 形态学
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第2部分 基础案例篇
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第4章 图像加密与解密
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4.1 加密与解密原理
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4.2 图像整体加密与解密
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4.3 脸部打码及解码
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第5章 数字水印
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5.1 位平面
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5.2 数字水印原理
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5.3 实现方法
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5.4 具体实现
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5.5 可视化水印
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5.6 扩展学习
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第6章 物体计数
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6.1 理论基础
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6.2 核心程序
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6.3 程序设计
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6.4 实现程序
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第7章 缺陷检测
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7.1 理论基础
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7.2 程序设计
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7.3 实现程序
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第8章 手势识别
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8.1 理论基础
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8.2 识别过程
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8.3 扩展学习:石头、剪刀、布的识别
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第9章 答题卡识别
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9.1 单道题目的识别
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9.2 整张答题卡识别原理
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9.3 整张答题卡识别程序
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第10章 隐身术
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10.1 图像的隐身术
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10.2 视频隐身术
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第11章 以图搜图
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11.1 原理与实现
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11.2 实现程序
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11.3 扩展学习
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第12章 手写数字识别
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12.1 基本原理
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12.2 实现细节
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12.3 实现程序
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12.4 扩展阅读
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第13章 车牌识别
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13.1 基本原理
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13.2 实现程序
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13.3 下一步学习
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第14章 指纹识别
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14.1 指纹识别基本原理
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14.2 指纹识别算法概述
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14.3 尺度不变特征变换
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14.4 基于SIFT的指纹识别
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第3部分 机器学习篇
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第15章 机器学习导读
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15.1 机器学习是什么
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15.2 机器学习基础概念
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15.3 OpenCV中的机器学习模块
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15.4 OpenCV机器学习模块的使用
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第16章 KNN实现字符识别
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16.1 手写数字识别
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16.2 英文字母识别
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第17章 求解数独图像
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17.1 基本过程
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17.2 定位数独图像内的单元格
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17.3 构造KNN模型
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17.4 识别数独图像内的数字
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17.5 求解数独
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17.6 绘制数独求解结果
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17.7 实现程序
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17.8 扩展学习
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第18章 SVM数字识别
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18.1 基本流程
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18.2 倾斜校正
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18.3 HOG特征提取
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18.4 数据处理
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18.5 构造及使用SVM分类器
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18.6 实现程序
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18.7 参考学习
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第19章 行人检测
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19.1 方向梯度直方图特征
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19.2 基础实现
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19.3 函数detectMultiScale参数及优化
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19.4 完整程序
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19.5 参考学习
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第20章 K均值聚类实现艺术画
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20.1 理论基础
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20.2 K均值聚类模块
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20.3 艺术画
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第4部分 深度学习篇
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第21章 深度学习导读
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21.1 从感知机到人工神经网络
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21.2 人工神经网络如何学习
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21.3 深度学习是什么
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21.4 激活函数的分类
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21.5 损失函数
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21.6 学习的技能与方法
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21.7 深度学习游乐场
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第22章 卷积神经网络基础
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22.1 卷积基础
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22.2 卷积原理
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22.3 填充和步长
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22.4 池化操作
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22.5 感受野
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22.6 预处理与初始化
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22.7 CNN
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第23章 DNN模块
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23.1 工作流程
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23.2 模型导入
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23.3 图像预处理
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23.4 推理相关函数
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第24章 深度学习应用实践
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24.1 图像分类
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24.2 目标检测
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24.3 图像分割
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24.4 风格迁移
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24.5 姿势识别
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24.6 说明
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第5部分 人脸识别篇
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第25章 人脸检测
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25.1 基本原理
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25.2 级联分类器的使用
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25.3 函数介绍
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25.4 人脸检测实现
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25.5 表情检测
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第26章 人脸识别
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26.1 人脸识别基础
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26.2 LBPH人脸识别
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26.3 EigenFaces人脸识别
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26.4 FisherFaces人脸识别
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26.5 人脸数据库
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第27章 dlib库
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27.1 定位人脸
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27.2 绘制关键点
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27.3 勾勒五官轮廓
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27.4 人脸对齐
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27.5 调用CNN实现人脸检测
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第28章 人脸识别应用案例
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28.1 表情识别
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28.2 驾驶员疲劳检测
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28.3 易容术
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28.4 年龄和性别识别
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参考文献
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封底
更新时间:2024-02-27 15:49:39