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219千字 字数
2024-01-01 发行日期
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主编推荐语

深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。

内容简介

本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式。

全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现图像视觉处理应用的简捷、功能强大。

本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关领域科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 什么是编程语言
  • 1.1.1 编程语言的内容
  • 1.1.2 编程语言发展史
  • 1.2 Python简介
  • 1.3 Python的下载和安装
  • 1.4 Jupyter Notebook的安装与使用
  • 1.4.1 Jupyter Notebook的下载与安装
  • 1.4.2 运行Jupyter Notebook
  • 1.4.3 Jupyter Notebook的使用
  • 1.5 数字图像处理概述
  • 1.5.1 数字图像处理的特点
  • 1.5.2 数字图像处理的基本技术
  • 1.5.3 数字图像处理方法
  • 1.5.4 彩色空间
  • 1.5.5 数字图像处理的应用
  • 第2章 迈进Python
  • 2.1 NumPy库
  • 2.1.1 NumPy创建数组
  • 2.1.2 数组操作
  • 2.2 SciPy库
  • 2.2.1 创建稀疏矩阵
  • 2.2.2 插值
  • 2.2.3 概率统计
  • 2.2.4 大数定律
  • 2.2.5 中心极限定理
  • 2.3 Pandas库
  • 2.3.1 Pandas系列
  • 2.3.2 Pandas数据结构
  • 2.3.3 Pandas面板
  • 2.3.4 Pandas稀疏数据
  • 2.3.5 Pandas CSV文件
  • 2.3.6 Pandas JSON
  • 2.3.7 Pandas数据清洗
  • 第3章 Python图形用户界面
  • 3.1 布局管理
  • 3.1.1 Pack布局管理器
  • 3.1.2 Grid布局管理器
  • 3.1.3 Place布局管理器
  • 3.2 Tkinter常用组件
  • 3.2.1 Variable类
  • 3.2.2 compound选项
  • 3.2.3 Entry与Text组件
  • 3.2.4 Checkbutton组件
  • 3.2.5 Radiobutton组件
  • 3.2.6 Listbox和Combobox组件
  • 3.2.7 Spinbox组件
  • 3.2.8 Scale和LabeledScale组件
  • 3.2.9 LabelFrame组件
  • 3.2.10 PanedWindow组件
  • 3.2.11 OptionMenu组件
  • 3.3 对话框
  • 3.3.1 普通对话框
  • 3.3.2 非模式对话框
  • 3.3.3 输入对话框
  • 3.3.4 生成对话框
  • 3.3.5 颜色选择对话框
  • 3.3.6 消息框
  • 3.4 菜单
  • 3.4.1 窗口菜单
  • 3.4.2 右键菜单
  • 3.5 在Canvas中绘图
  • 3.5.1 Canvas的绘图
  • 3.5.2 绘制动画
  • 第4章 数据可视化分析
  • 4.1 Matplotlib生成数据图
  • 4.1.1 安装Matplotlib包
  • 4.1.2 认识Matplotlib
  • 4.2 各类型数据图
  • 4.2.1 离散型时间数据可视化
  • 4.2.2 连续型时间数据的可视化
  • 4.2.3 关系型数据的可视化
  • 4.2.4 多图形的组合
  • 4.2.5 等高线图
  • 4.3 三维绘图
  • 4.3.1 坐标轴对象
  • 4.3.2 三维曲线
  • 4.3.3 三维散点
  • 4.3.4 三维等高线图
  • 4.3.5 三维线框
  • 4.3.6 三维曲面图
  • 4.4 Pygal数据可视化
  • 4.4.1 安装Pygal
  • 4.4.2 Pygal数据图入门
  • 4.4.3 Pygal绘制常见数据图
  • 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
  • 5.2.1 线性灰度变换
  • 5.2.2 分段线性灰度增强
  • 5.2.3 非线性灰度变换
  • 5.3 空域增强
  • 5.3.1 平滑线性滤波器
  • 5.3.2 统计排序（非线性）滤波器
  • 5.3.3 双边滤波器
  • 5.4 空域锐化算子
  • 5.4.1 梯度空间算子
  • 5.4.2 Prewitt算子
  • 5.4.3 Sobel算子
  • 5.4.4 Laplacian算子
  • 5.5 图像频域平滑处理
  • 5.5.1 理想低通滤波器
  • 5.5.2 巴特沃思低通滤波器
  • 5.5.3 高斯低通滤波器
  • 5.5.4 频域低通滤波器的应用
  • 5.6 频域图像锐化
  • 5.6.1 理想高通滤波器
  • 5.6.2 巴特沃斯高通滤波器
  • 5.6.3 指数高通滤波器
  • 5.6.4 频域高通滤波器的应用
  • 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
  • 6.1.1 退化的模型
  • 6.1.2 退化的原理
  • 6.1.3 复原的原理
  • 6.2 图像去噪
  • 6.2.1 噪声模型
  • 6.2.2 逆滤波
  • 6.2.3 维纳滤波
  • 6.2.4 逆滤波与维纳滤波的实现
  • 6.3 暗通道去雾处理
  • 6.3.1 暗通道的概念
  • 6.3.2 暗通道去雾的原理
  • 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
  • 7.3.1 图像的平移
  • 7.3.2 镜像变换
  • 7.3.3 图像的转置
  • 7.3.4 图像的缩放
  • 7.3.5 图像的旋转
  • 7.3.6 图像几何变换实战
  • 7.4 图像的几何变换类型
  • 7.4.1 刚体变换
  • 7.4.2 仿射变换
  • 7.4.3 透视变换
  • 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
  • 8.2.1 边缘模型
  • 8.2.2 基本边缘检测
  • 8.2.3 边缘检测实战
  • 8.3 Hough变换
  • 8.4 阈值分割法
  • 8.4.1 灰度阈值与双阈值
  • 8.4.2 全局阈值处理
  • 8.4.3 OTSU算法
  • 8.4.4 自适应动态阈值
  • 8.5 区域生长分割法
  • 8.5.1 区域生长原理
  • 8.5.2 区域生长准则
  • 8.5.3 区域分割与聚合
  • 8.5.4 分水岭图像分割法
  • 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
  • 9.2.1 Harris角点检测
  • 9.2.2 Shi-Tomasi角点检测
  • 9.2.3 SUSAN角点检测
  • 9.3 SIFT/SURF算法
  • 9.3.1 SIFT算法
  • 9.3.2 SURF特征检测
  • 9.4 FAST和ORB算法
  • 9.4.1 FAST特征点检测
  • 9.4.2 ORB算法
  • 9.5 LBP和HOG特征算子
  • 9.5.1 LBP算法
  • 9.5.2 HOG算法
  • 9.6 颜色特征
  • 9.6.1 直方图特征
  • 9.6.2 颜色矩
  • 9.6.3 颜色相关图
  • 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
  • 10.2.1 图像的处理
  • 10.2.2 定位原理
  • 10.2.3 字符处理
  • 10.2.4 字符分割实现
  • 10.3 字符识别
  • 10.3.1 模板匹配的字符识别
  • 10.3.2 车牌字符识别实例
  • 参考文献
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。