《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的实践指南,依赖Python语言讲解了基础理论与算法,并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外,书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。《Python计算机视觉编程》适合的读者是:有一定编程与数学基础,想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生,以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。美国计算机视觉类图书前列!专门用Python讲解计算机视觉编程推荐序XI前言XIII第1章基本的图像操作和处理11.1PIL:Python图像处理类库11.1.1转换图像格式21.1.2创建缩略图31.1.3复制和粘贴图像区域31.1.4调整尺寸和旋转31.2Matplotlib41.2.1绘制图像、点和线41.2.2图像轮廓和直方图61.2.3交互式标注71.3NumPy81.3.1图像数组表示81.3.2灰度变换91.3.3图像缩放111.3.4直方图均衡化111.3.5图像平均131.3.6图像的主成分分析(PCA)141.3.7使用pickle模块161.4SciPy171.4.1图像模糊181.4.2图像导数191.4.3形态学:对象计数221.4.4一些有用的SciPy模块231.5高级示例:图像去噪24练习28代码示例约定29第2章局部图像描述子312.1Harris角点检测器312.2SIFT(尺度不变特征变换)392.2.1兴趣点392.2.2描述子392.2.3检测兴趣点402.2.4匹配描述子432.3匹配地理标记图像472.3.1从Panoramio下载地理标记图像472.3.2使用局部描述子匹配502.3.3可视化连接的图像52练习54第3章图像到图像的映射573.1单应性变换573.1.1直接线性变换算法593.1.2仿射变换603.2图像扭曲613.2.1图像中的图像633.2.2分段仿射扭曲673.2.3图像配准703.3创建全景图763.3.1RANSAC773.3.2稳健的单应性矩阵估计783.3.3拼接图像81练习84第4章照相机模型与增强现实854.1针孔照相机模型854.1.1照相机矩阵864.1.2三维点的投影874.1.3照相机矩阵的分解894.1.4计算照相机中心904.2照相机标定914.3以平面和标记物进行姿态估计934.4增强现实974.4.1PyGame和PyOpenGL974.4.2从照相机矩阵到OpenGL格式984.4.3在图像中放置虚拟物体1004.4.4综合集成1024.4.5载入模型104练习106第5章多视图几何1075.1外极几何1075.1.1一个简单的数据集1095.1.2用Matplotlib绘制三维数据1115.1.3计算F:八点法1125.1.4外极点和外极线1135.2照相机和三维结构的计算1165.2.1三角剖分1165.2.2由三维点计算照相机矩阵1185.2.3由基础矩阵计算照相机矩阵1205.3多视图重建1225
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