图像处理 电子书籍推荐

“图像处理”书籍列表

• Python 3图像处理实战

  

  编辑推荐 本书提供了WindowsPC和树莓派两种平台，基于NumPy、Matplotlib和Scikit-Image库及Python语言，结合大量实例，对图像处理进行智能化讲解。本书可作为学习Python图像处理的基础读物和本科生教材或参考资料。 内容简介 本书在介绍图像处理、Python3的安装和树莓派微型计算机等基本概念和知识的基础上，着重介绍NumPy数据结构的基础知识和数组操作、基于Matplotlib绘图库的图形可视化、基于NumPy软件包和Matplotlib绘图库的基本图像处理和高级图像处

  时间：2022-03-30

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• 《OpenCV图像处理》源代码

  

  本书深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。在介绍OpenCV基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法

  时间：2022-03-24

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• 《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》代码

  

  本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习实用技巧，解决各种不同的机器学习和图像处理问题。 全书共12章，第1章简要介绍机器学习基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具；第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用；第3章讨论监督学习算法，以及如何使用OpenCV实现

  时间：2022-02-07

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• 《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》配书资源

  

  本书全面、系统地介绍了深度学习技术在人脸图像处理领域中的应用。书中不但有人脸图像处理算法的详细介绍，更有实际案例带领读者上手练习。 本书共11章，第1章介绍了人脸图像与特征基础；第2章介绍了深度学习的基础知识；第3章介绍了人脸数据集；第4章介绍了人脸检测技术；第5章介绍了人脸关键点检测；第6章介绍了人脸识别技术；第7章介绍了人脸属性识别；第8章介绍了人脸属性分割技术；第9章介绍了人脸美颜与美妆；第10章介绍了人脸三维

  时间：2022-01-19

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• 图像工程:图像处理(第3版) 课后答案

  

  本册书为《图像工程》第3版的上册，主要介绍图像工程的第一层次图像处理的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。 本册书主要分为4个单元。第1单元（包含第2~4章）介绍图像增强技术，其中第2章介绍基于点操作的空域增强技术，第3章介绍基于模板操作的空域增强技术，第4章介绍频域增强技术。第2单元（包含第5~7章）介绍图像恢复技术，其中第5章介绍图像消噪和恢复技术，第6章介绍图像校正和修补技术，第7章介

  时间：2021-03-27

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• VC++图像处理程序设计

  

  VC++图像处理程序设计 作者：杨淑莹编著 清华大学 ；北方交通大学 出版时间：2003-11-1

  时间：2021-01-08

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• 数字图像处理（第二版）

  

  数字图像处理第二版 作者：（美）冈萨雷斯等著，阮秋琦等译 出版社： 出版时间：2007-08 本书是数字图像信息处理领域的一本经典著作，是20多年来此领域最权威的教材之一。与1977年问世的本书第一版相比，进行了重要修订和扩充，增加了关于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增了500多幅图像和200多幅图表。全书共分12章，首先介绍了数字图像基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率

  时间：2021-01-05

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• 数字图像处理(修订版)

  

  数字图像处理修订版夏良正 作者：夏良正 出版社：东南大学 出版时间：1999

  时间：2021-01-04

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• 数字图像处理(K.R.Castkeman)

  数字图像处理(K.R.Castkeman) 1998

  时间：2021-01-04

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• Visual C++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选

  

  VisualC++/MATLAB图像处理与识别实用案例精选 作者：四维科技/胡小锋/赵辉 出版日期：2004-09 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MA

  时间：2020-12-21

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• 图像处理、分析与机器视觉

  

  本书是英文第4版的中文翻译，大约有五分之一的内容更新。主要更新的内容包括：增加了一些最新的算法，增加了习题部分，重写了部分内容。更为具体的内容更新请参考作者序。 本书是在第

  时间：2020-08-19

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• 图像处理基础

  

  时间：2020-05-04

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• 深度学习技术图像处理入门

  

  时间：2019-09-27

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• MATLAB图像处理:程序实现与模块化仿真(第2版)

  

  本书深入浅出地介绍了MATLAB 2012计算机视觉工具箱、数字图像处理工具箱的最新功能，并以此为编程工具阐述了数字图像／视频的基础理论、关键技术、应用实例、解决方案、发展前沿

  时间：2019-03-26

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“图像处理”笔记推荐

Python+OpenCV图像处理——打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头

宦英飙

一.打印图片属性、设置图片存储路径 代码如下： #打印图片的属性、保存图片位置import cv2 as cvimport numpy as np #numpy是一个开源的Python科学计算库def get_image_info(image): print(type(image)) #type() 函数如果只有第一个参数则返回对象的类型 在这里函数显示图片类型为 numpy类型的数组 print(image.shape) #图像矩阵的shape属性表示图像的大小，shape会返回tuple元组， # 第一个元素表示矩阵行数，第二个元组表示矩阵列数，第三个元素是3，表示像素值由光的三原色组成 print(image.size) #返回图像的大小，size的具体值为shape三个元素的乘积 print(image.dtype) #数组元素的类型通过dtype属性获得 pixel_data=np.array(image) print(pixel_data) # 打印图……

Python图像处理之图像的缩放、旋转与翻转实现方法示例

田鸿畅

本文实例讲述了Python图像处理之图像的缩放、旋转与翻转实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 图像的几何变换，如缩放、旋转和翻转等，在图像处理中扮演着重要的角色，python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数，下面进行逐一介绍。 1、图像的缩放 图像的缩放使用 resize() 成员函数，直接在入参中指定缩放后的尺寸即可，示例如下： #-*- coding: UTF-8 -*-from PIL import Image#读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show()#原图像缩放为128x128im_resized = im.resize((128, 128))im_resized.show() 变换结果如下： 2、图像的旋转 图像的旋转使用成员函数 rotate() ，在入参中直接指定按逆时针旋转的角度即可，示例如下: ……

java简单实现八叉树图像处理代码示例

仰雨安

一晃工作有段时间了，第一次写博客，有点不知道怎么写，大家将就着看吧，说的有什么不正确的也请大家指正。 最近工作中用到了一个图像压缩的功能。找了一些工具，没有太好的选择。最后选了一个叫jdeli的，奈何效率又成了问题。我迫于无奈就只能研究了下它的源码，却发现自己对它的一个减色量化算法起了兴趣，可是尴尬的自己完全不明白它写的什么，就起了一个自己实现一个量化颜色算法的念头。 自己找了一些资料，找到三个比较常用的颜色处理算法： 流行色算法： 具体的算法就是，先对一个图像的所有颜色出现的次数进行统计，选举出出现次数最多的256个颜色作为图片的调色板的颜色，……

Python图像处理之图像的读取、显示与保存操作【测试可用】

乜蕴涵

本文实例讲述了Python图像处理之图像的读取、显示与保存操作。分享给大家供大家参考，具体如下： python作为机器学习和图像处理的利器，收到越来越多的推崇，特别是在图像处理领域，越来越多的研究和开发开始转向使用python语言，下面就介绍python图像处理中最基本的操作，即图像的读取显示与保存。 1、使用PIL模块 代码如下： # -*- coding:utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npdef test_pil(): #读取图像 im = Image.open("lena.jpg") #显示图像 im.show() #转换成灰度图像 im_gray = im.convert("L") im_gray.show() #保存图像 im_gray.save("image_gray.jpg") returntest_pil() 显示结果如下： 2、使用scipy和matplotlib模块 代码如下： # -*- coding:utf-8……

Python图像处理之简单画板实现方法示例

段祺然

本文实例讲述了Python图像处理之简单画板实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： Python图像处理也是依赖opencv的Python接口实现的，Python语言简单易懂，简洁明了。本次实现画板涂鸦，一个是在里面画矩形，还有画线。其他也都可以扩展，本案例只做例程，思路是对鼠标事件的处理，以及滚动条调节颜色处理。鼠标事件就包含有左键按下，以及释放事件的处理。 import cv2import numpy as np# null functiondef nothing(x): passDrawing = FalseMode = TrueIX,IY = -1,-1def drawCircle(Event,X,Y,Flags,Param): R = cv2.getTrackbarPos('R','Image') G = cv2.getTrackbarPos('G','Image') B = cv2.getTrackbarPos('B','Image')#get color value Color = (B,G,R); global IX,IY,Drawing,Mode if E……