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| 內容簡介： |
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本书通过项目化的教学模式，采用“任务驱动、案例教学、探究实践”的教学方法组织编写而成，可以培养学生的动手能力，充分发挥学生的主导作用。本书系统地介绍了图像处理基础、图像运算、图像增强、图像分析4个方面的相关知识，内容包括数字图像处理基础、图像运算、色彩空间与几何变换、阈值处理与图像平滑、形态学操作、图像梯度与边缘检测、图像金字塔、图像轮廓、图像直方图、模板匹配与霍夫变换、图像分割与提取、视频处理，同时结合综合实战，注重理论联系实际，培养学生的综合实践能力。案例选取贴近岗位真实应用，以“任务目标→任务场景→任务准备→任务演练→任务巩固”的设计思路，深入解析计算机视觉的方式与方法，引导学生崇德尚能、知行合一、服务社会，形成良好的职业素养。
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| 關於作者： |
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傅贤君（1994.5—），男、东北大学硕士毕业，人工智能技术应用专业负责人，从事图像算法开发多年，具有丰富的图像识别、分割及目标检测领域相关知识，在国内外知名会议、期刊发表相关论文多篇，拥有专利5项。
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| 目錄：
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项目1 数字图像处理基础1任务1 数字图像处理简介11.1.1 数字图像处理的概念21.1.2 数字图像处理的应用领域4任务2 OpenCV的安装配置71.2.1 OpenCV简介71.2.2 Python的安装配置81.2.3 Numpy的安装配置111.2.4 OpenCV库的安装配置111.2.5 Jupyter Notebook的安装与使用12任务3 读取图像、显示图像、保存图像151.3.1 读取图像161.3.2 显示图像161.3.3 保存图像17任务4 图像的属性与图像像素级操作181.4.1 图像的属性181.4.2 图像像素级操作19项目2 图像运算22任务1 图像算术运算222.1.1 图像算术运算的概念232.1.2 图像加法232.1.3 图像减法24任务2 图像淡入淡出效果27任务3 图像逻辑运算282.3.1 按位与运算292.3.2 按位或运算302.3.3 按位非运算312.3.4 按位异或运算31任务4 面部加密及解码34项目3 色彩空间与几何变换39任务1 图像类型转换393.1.1 RGB色彩空间403.1.2 GRAY色彩空间413.1.3 HSV色彩空间413.1.4 图像类型转换函数42任务2 提取指定颜色的物体443.2.1 HSV色彩空间的进阶知识443.2.2 标记指定颜色45任务3 简单的几何变换483.3.1 缩放图像483.3.2 翻转图像503.3.3 平移图像503.3.4 旋转图像51任务4 图像几何矫正54项目4 阈值处理与图像平滑57任务1 阈值处理基础574.1.1 简单阈值法584.1.2 Otsu阈值法594.1.3 自适应阈值法59任务2 使用滑动条调整阈值624.2.1 cv2.createTrackbar()函数634.2.2 cv2.getTrackbarPos()函数63任务3 平滑处理基础654.3.1 均值滤波654.3.2 高斯滤波664.3.3 中值滤波664.3.4 双边滤波67任务4 使用滑动条进行平滑处理70项目5 形态学操作73任务1 腐蚀与膨胀735.1.1 结构元745.1.2 腐蚀745.1.3 膨胀75任务2 通用形态学函数77任务3 形态学结构元81任务4 去除电子书笔记中的注释83项目6 图像梯度与边缘检测85?任务1 使用Sobel算子进行边缘检测856.1.1 图像梯度的概念866.1.2 Sobel算子866.1.3 cv2.convertScaleAbs()函数87任务2 使用Laplacian算子进行边缘检测89任务3 Canny边缘检测算法916.3.1 Canny边缘检测算法的概念926.3.2 cv2.Canny()函数92任务4 实战：车道检测94项目7 图像金字塔97任务1 图像金字塔与高斯金字塔977.1.1 图像金字塔的概念987.1.2 高斯金字塔98任务2 拉普拉斯金字塔100任务3 还原高分辨率的图像103任务4 使用图像金字塔进行图像融合106项目8 图像轮廓109任务1 查找与绘制图像轮廓1098.1.1 查找图像轮廓1108.1.2 绘制图像轮廓110任务2 计算轮廓长度与面积1128.2.1 轮廓长度的计算方法1138.2.2 轮廓面积的计算方法113任务3 实现形状匹配115任务4 轮廓的几何形状拟合1168.4.1 矩形包围框1178.4.2 小外接矩形框1178.4.3 小包围圆形1188.4.4 逼近多边形118任务5 绘制凸包122任务6 凸缺陷检测124任务7 实战：轮廓分类1268.7.1 宽高比1268.7.2 占空比126项目9 图像直方图128任务1 绘制直方图1289.1.1 图像直方图1299.1.2 绘制图像直方图129任务2 直方图均衡化1319.2.1 直方图均衡化的概念1329.2.2 自适应直方图均衡化132任务3 直方图比较134任务4 直方图阈值分割136项目10 模板匹配与霍夫变换139任务1 模板匹配的概念13910.1.1 模板匹配14010.1.2 cv2.matchTemplate()函数14010.1.3 cv2.minMaxLoc()函数141任务2 实战：印花检测142任务3 霍夫变换的概念14410.3.1 霍夫线变换14510.3.2 霍夫圆变换145任务4 实战：车道检测进阶147项目11 图像分割与提取150任务1 图像分割与提取的概念15011.1.1 基于阈值的分割方法15111.1.2 基于区域的分割方法15111.1.3 基于边缘的分割方法15111.1.4 基于特定理论的分割方法15111.1.5 基于神经网络的分割方法152任务2 实现分水岭算法15311.2.1 分水岭算法的概念15411.2.2 分水岭算法的步骤15411.2.3 距离变换函数15411.2.4 图像标注函数15511.2.5 分水岭算法函数155任务3 鼠标交互160任务4 实现区域生长算法16311.4.1 区域生长算法的原理16311.4.2 灰度差值的区域生长算法实现163项目12 视频处理167任务1 视频处理基础16712.1.1 cv2.VideoCapture()函数16812.1.2 捕获帧16812.1.3 释放帧168任务2 保存视频170任务3 对视频进行逐帧处理171任务4 实战：口罩佩戴检测17312.4.1 口罩佩戴检测模型简介17312.4.2 口罩佩戴检测模型分析174项目13 综合实战176任务1 产品缺陷检测17613.1.1 背景介绍17713.1.2 逻辑框示意图17713.1.3 高斯滤波17713.1.4 图像二值化17813.1.5 形态学操作17813.1.6 瑕疵判断178任务2 图像拼接18213.2.1 背景介绍18313.2.2 逻辑框示意图18313.2.3 SIFT角点检测算法18313.2.4 Brute-Force匹配18413.2.5 图像融合185任务3 人脸检测与人脸识别18813.3.1 背景介绍18813.3.2 逻辑框示意图18813.3.3 cv2.CascadeClassifier()函数18813.3.4 faceCascade.detectMultiScale()函数189任务4 人体目标跟踪检测19313.4.1 背景介绍19313.4.2 逻辑框示意图19313.4.3 OpenCV目标追踪算法194
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