Python视觉分析应用案例实战

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内容简介

前言

第1章 绪论

1.1 什么是编程语言

1.2 Python简介

1.3 Python的下载和安装

1.4 Jupyter Notebook的安装与使用

1.5 数字图像处理概述

第2章 迈进Python

2.1 NumPy库

2.2 SciPy库

2.3 Pandas库

第3章 Python图形用户界面

3.1 布局管理

3.2 Tkinter常用组件

3.3 对话框

3.4 菜单

3.5 在Canvas中绘图

第4章 数据可视化分析

4.1 Matplotlib生成数据图

4.2 各类型数据图

4.3 三维绘图

4.4 Pygal数据可视化

4.5 Pygal模拟掷骰子

第5章 图像视觉增强分析

5.1 图像增强方法

5.2 灰度变换

5.3 空域增强

5.4 空域锐化算子

5.5 图像频域平滑处理

5.6 频域图像锐化

5.7 空／频域滤波的关系

第6章 图像视觉复原分析

6.1 退化与复原

6.2 图像去噪

6.3 暗通道去雾处理

第7章 图像视觉几何变换与校正分析

7.1 图像几何变换概述

7.2 几何变换的数学描述

7.3 图像的坐标变换

7.4 图像的几何变换类型

第8章 图像视觉分割技术分析

8.1 图像视觉分割的意义

8.2 边缘分割法

8.3 Hough变换

8.4 阈值分割法

8.5 区域生长分割法

第9章 图像视觉描述与特征提取分析

9.1 图像特征

9.2 角点特征

9.3 SIFT/SURF算法

9.4 FAST和ORB算法

9.5 LBP和HOG特征算子

9.6 颜色特征

9.7 图像纹理特征提取

第10章 车牌识别分析

10.1 车牌识别流程

10.2 车牌图像处理与定位

10.3 字符识别