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| 編輯推薦： |
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（1）图书全彩印刷，代码以截图呈现，所见即所得；（2）对函数的数学原理进行解说，深入理解，高效应用；（3）从函数出发，讲解计算机视觉实际应用，紧贴工作需求。
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| 內容簡介： |
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。
本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相
关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考
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| 目錄：
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第 1 章 图像的读取、显示与存储
第 2 章 认识图像表示方法
第 3 章 学习 OpenCV 需要的 Numpy 知识
第 4 章 认识色彩空间到艺术创作
第 5 章 建立图像
第 6 章 图像处理的基础知识
第 7 章 从静态到动态的绘图功能
第 8 章 图像计算迈向图像创作
第 9 章 阈值处理迈向数字情报
第 10 章 图像的几何变换
第 11 章 删除图像噪声
第 12 章 数学形态学
第 13 章 图像梯度与边缘检测
第 14 章 图像金字塔
第 15 章 轮廓的检测与匹配
第 16 章 轮廓拟合与凸包的相关应用
第 17 章 轮廓的特征
第 18 章 从直线检测到无人驾驶车道检测
第 19 章 直方图均衡化 ——增强图像对比度
第 20 章 模板匹配
第 21 章 傅里叶变换
第 22 章 使用分水岭算法分割图像
第 23 章 图像撷取
第 24 章 图像修复 ：抢救《蒙娜丽莎的微笑》
第 25 章 识别手写数字
第 26 章 OpenCV的摄像功能
第 27 章 认识对象检测原理与资源文件
第 28 章 摄像机与人脸文件
第 29 章 人脸识别
第 30 章 建立哈尔特征分类器——车牌识别
第 31 章 车牌识别
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| 內容試閱：
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人工智能的兴起，除了机器学习与深度学习带领风潮，计算机视觉也是众多工程师钻研的主题。多次与教育界的朋友聊天，一致感觉目前国内缺乏这方面的书籍，这也是笔者撰写本书的动力。
其实要对一幅图像做分析，让计算机认知图像本质，牵涉许多复杂的数学运算，所幸 OpenCV 已经将这些复杂的数学运算封装成一个个的函数，让整个学习变得简单许多。然而学习 一个知识如果只是会调用函数，不了解函数内部数学原理，所设计的程序也只是空洞而没有灵魂 的代码，为此笔者在撰写本书时除了采用当下热门的 Python 语言，还采用两步说明 ：
（1）函数数学原理解说。
（2）套用函数讲解图像创意与计算机视觉的实例。 在撰写本书时，笔者先从图像原理说起，逐一解说从图像到计算机视觉所需的完整知识。本
书的主要内容如下 ：
完整解说操作 OpenCV 需要的 Numpy 知识 ；
图像读取、显示与存储 ；
认识 BGR、RGB、HSV 色彩空间 ；
建立静态与动态图像，打破 OpenCV 限制建立中文输出函数 ；
图像计算与图像的位运算 ；
重复曝光技术 ；
图像加密与解密 ；
阈值处理 ；
隐藏在图像中的情报 ；
数字水印 ；
图像几何变换 ：翻转、仿射、透视、重映射 ；
图像滤波器 ；
认识卷积 ；
认识与删除图像噪声 ；
数学形态学 ：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、礼帽运算、黑帽运算 ；
从图像梯度到内部图形的边缘检测 ；
图像金字塔 ；
图像轮廓特征与匹配 ；
轮廓的拟合、凸包与几何测试 ；
霍夫变换与直线检测 ；
无人驾驶车道检测技术 ；
直方图、增强图像对比度、修复太亮或太黑图像、去雾处理 ；
模板匹配 ；
傅里叶变换的方法与意义、空间域与频率域的切换 ；
分水岭算法执行图像分割 ；
图像撷取 ；
图像修复 ：抢救《蒙娜丽莎的微笑》；
识别手写数字 ；
OpenCV 的摄像功能、活用拍照与录像 ；
应用 OpenCV 内建的哈尔特征分类器 ；
检测人脸、身体、眼睛、猫脸、车牌 ；
人脸识别原理与应用 ；
建立哈尔特征分类器执行车牌识别。
笔者写过许多计算机图书，本书沿袭笔者著作的特色，程序实例丰富。相信读者只要遵循本书内容进行学习，必定可以快速精通 OpenCV，设计计算机视觉的应用程序。本书虽力求完美，但谬误难免，尚祈读者不吝指正。
读者可扫描下方二维码，获取相应学习资源。
洪锦魁
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