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Python计算机视觉编程

Python计算机视觉编程

中文版
[美]Jan Erik Solem 著,朱文涛 译
Python 推荐 视觉
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读者:                   ...
  《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南,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。

推荐序 XI   
前言 XIII   
第1章 基本的图像操作和处理    
1.1 PIL:Python图像处理类库    
1.2 Matplotlib    
1.3 NumPy    
1.4 SciPy    
1.5 高级示例:图像去噪    
代码示例约定    
第2章 局部图像描述子    
2.1 Harris角点检测器    
2.2 SIFT(尺度不变特征变换)    
2.3 匹配地理标记图像    
第3章 图像到图像的映射    
3.1 单应性变换    
3.2 图像扭曲    
3.3 创建全景图    
第4章 照相机模型与增强现实    
4.1 针孔照相机模型    
4.2 照相机标定    
4.3 以平面和标记物进行姿态估计    
4.4 增强现实    
第5章 多视图几何    
5.1 外极几何    
5.2 照相机和三维结构的计算    
5.3 多视图重建    
5.4 立体图像    
第6章 图像聚类    
6.1 K-means聚类    
6.2 层次聚类    
6.3 谱聚类    
第7章 图像搜索    
7.1 基于内容的图像检索    
7.2 视觉单词    
7.3 图像索引    
7.4 在数据库中搜索图像    
7.5 使用几何特性对结果排序    
7.6 建立演示程序及Web应用    
第8章 图像内容分类    
8.1 K邻近分类法(KNN)    
8.2 贝叶斯分类器    
8.3 支持向量机    
8.4 光学字符识别    
第9章 图像分割    
9.1 图割(Graph Cut)    
9.2 利用聚类进行分割    
9.3 变分法    
第10章 OpenCV    
10.1 OpenCV的Python接口    
10.2 OpenCV基础知识    
10.3 处理视频    
10.4 跟踪    
10.5 更多示例    
附录A 安装软件包    
A.1 NumPy和SciPy    
A.1.1 Windows    
A.1.2 Mac OS X    
A.1.3 Linux    
A.2 Matplotlib    
A.3 PIL    
A.4 LibSVM    
A.5 OpenCV    
A.5.1 Windows和Unix    
A.5.2 Mac OS X    
A.5.3 Linux    
A.6 VLFeat    
A.7 PyGame    
A.8 PyOpenGL    
A.9 Pydot    
A.10 Python-graph    
A.11 Simplejson    
A.12 PySQLite    
A.13 CherryPy    
附录B 图像集    
B.1 Flickr    
B.2 Panoramio    
B.3 牛津大学视觉几何组    
B.4 肯塔基大学识别基准图像    
B.5 其他    
B.5.1 Prague Texture Segmentation Datagenerator与基准    
B.5.2 微软研究院Grab Cut数据集    
B.5.3 Caltech 101    
B.5.4 静态手势数据库    
B.5.5 Middlebury Stereo数据集    
附录C 图片来源    
C.1 来自Flickr的图像    
C.2 其他图像    
C.3 插图    
参考文献    
索引   
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