互联网 类型
7.0 豆瓣评分
可以朗读 语音朗读
208千字 字数
2014-07-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

《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。

内容简介

《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。

目录

  • 版权信息
  • 版权声明
  • O'Reilly Media, Inc. 介绍
  • 业界评论
  • 推荐序
  • 前言
  • 先决条件和概述
  • 读者须知
  • 本书内容
  • 各章概览
  • 计算机视觉简介
  • Python和NumPy
  • 使用代码示例
  • Safari® Books Online
  • 联系我们
  • 致谢
  • 第1章 基本的图像操作和处理
  • 1.1 PIL：Python图像处理类库
  • 1.1.1 转换图像格式
  • 1.1.2 创建缩略图
  • 1.1.3 复制和粘贴图像区域
  • 1.1.4 调整尺寸和旋转
  • 1.2 Matplotlib
  • 1.2.1 绘制图像、点和线
  • 1.2.2 图像轮廓和直方图
  • 1.2.3 交互式标注
  • 1.3 NumPy
  • 1.3.1 图像数组表示
  • 1.3.2 灰度变换
  • 1.3.3 图像缩放
  • 1.3.4 直方图均衡化
  • 1.3.5 图像平均
  • 1.3.6 图像的主成分分析（PCA）
  • 1.3.7 使用pickle模块
  • 1.4 SciPy
  • 1.4.1 图像模糊
  • 1.4.2 图像导数
  • 1.4.3 形态学：对象计数
  • 1.4.4 一些有用的SciPy模块
  • 1.5 高级示例：图像去噪
  • 练习
  • 代码示例约定
  • 第2章 局部图像描述子
  • 2.1 Harris角点检测器
  • 在图像间寻找对应点
  • 2.2 SIFT（尺度不变特征变换）
  • 2.2.1 兴趣点
  • 2.2.2 描述子
  • 2.2.3 检测兴趣点
  • 2.2.4 匹配描述子
  • 2.3 匹配地理标记图像
  • 2.3.1 从Panoramio下载地理标记图像
  • 2.3.2 使用局部描述子匹配
  • 2.3.3 可视化连接的图像
  • 练习
  • 第3章 图像到图像的映射
  • 3.1 单应性变换
  • 3.1.1 直接线性变换算法
  • 3.1.2 仿射变换
  • 3.2 图像扭曲
  • 3.2.1 图像中的图像
  • 3.2.2 分段仿射扭曲
  • 3.2.3 图像配准
  • 3.3 创建全景图
  • 3.3.1 RANSAC
  • 3.3.2 稳健的单应性矩阵估计
  • 3.3.3 拼接图像
  • 练习
  • 第4章 照相机模型与增强现实
  • 4.1 针孔照相机模型
  • 4.1.1 照相机矩阵
  • 4.1.2 三维点的投影
  • 4.1.3 照相机矩阵的分解
  • 4.1.4 计算照相机中心
  • 4.2 照相机标定
  • 4.2.1 一个简单的标定方法
  • 4.3 以平面和标记物进行姿态估计
  • 4.4 增强现实
  • 4.4.1 PyGame和PyOpenGL
  • 4.4.2 从照相机矩阵到OpenGL格式
  • 4.4.3 在图像中放置虚拟物体
  • 4.4.4 综合集成
  • 4.4.5 载入模型
  • 练习
  • 第5章 多视图几何
  • 5.1 外极几何
  • 5.1.1 一个简单的数据集
  • 5.1.2 用Matplotlib绘制三维数据
  • 5.1.3 计算F：八点法
  • 5.1.4 外极点和外极线
  • 5.2 照相机和三维结构的计算
  • 5.2.1 三角剖分
  • 5.2.2 由三维点计算照相机矩阵
  • 5.2.3 由基础矩阵计算照相机矩阵
  • 5.3 多视图重建
  • 5.3.1 稳健估计基础矩阵
  • 5.3.2 三维重建示例
  • 5.3.3 多视图的扩展示例
  • 5.4 立体图像
  • 计算视差图
  • 练习
  • 第6章 图像聚类
  • 6.1 K-means聚类
  • 6.1.1 SciPy聚类包
  • 6.1.2 图像聚类
  • 6.1.3 在主成分上可视化图像
  • 6.1.4 像素聚类
  • 6.2 层次聚类
  • 图像聚类
  • 6.3 谱聚类
  • 练习
  • 第7章 图像搜索
  • 7.1 基于内容的图像检索
  • 从文本挖掘中获取灵感——矢量空间模型
  • 7.2 视觉单词
  • 创建词汇
  • 7.3 图像索引
  • 7.3.1 建立数据库
  • 7.3.2 添加图像
  • 7.4 在数据库中搜索图像
  • 7.4.1 利用索引获取候选图像
  • 7.4.2 用一幅图像进行查询
  • 7.4.3 确定对比基准并绘制结果
  • 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
  • 7.6.1 用CherryPy创建Web应用
  • 7.6.2 图像搜索演示程序
  • 练习
  • 第8章 图像内容分类
  • 8.1 K邻近分类法（KNN）
  • 8.1.1 一个简单的二维示例
  • 8.1.2 用稠密SIFT作为图像特征
  • 8.1.3 图像分类：手势识别
  • 8.2 贝叶斯分类器
  • 用PCA降维
  • 8.3 支持向量机
  • 8.3.1 使用LibSVM
  • 8.3.2 再论手势识别
  • 8.4 光学字符识别
  • 8.4.1 训练分类器
  • 8.4.2 选取特征
  • 8.4.3 多类支持向量机
  • 8.4.4 提取单元格并识别字符
  • 8.4.5 图像校正
  • 练习
  • 第9章 图像分割
  • 9.1 图割（Graph Cut）
  • 9.1.1 从图像创建图
  • 9.1.2 用户交互式分割
  • 9.2 利用聚类进行分割
  • 9.3 变分法
  • 练习
  • 第10章 OpenCV
  • 10.1 OpenCV的Python接口
  • 10.2 OpenCV基础知识
  • 10.2.1 读取和写入图像
  • 10.2.2 颜色空间
  • 10.2.3 显示图像及结果
  • 10.3 处理视频
  • 10.3.1 视频输入
  • 10.3.2 将视频读取到NumPy数组中
  • 10.4 跟踪
  • 10.4.1 光流
  • 10.4.2 Lucas-Kanade算法
  • 10.5 更多示例
  • 10.5.1 图像修复
  • 10.5.2 利用分水岭变换进行分割
  • 10.5.3 利用霍夫变换检测直线
  • 练习
  • 附录 A 安装软件包
  • A.1 NumPy和SciPy
  • A.2 Matplotlib
  • A.3 PIL
  • A.4 LibSVM
  • A.5 OpenCV
  • 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
  • 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
  • 看完了
展开全部

评分及书评

评分不足
1个评分

出版方

人民邮电出版社·图灵出品

图灵社区成立于2005年6月，由人民邮电出版社投资控股，以策划出版高质量的科技书籍为核心业务，主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等，通过引进国际高水平的教材、专著，以及发掘国内优秀原创作品等途径，为目标读者提供一流的内容。