Python数字图像处理
新书推荐丨Python数字图像处理
本书系统介绍数字图像处理的基本理论、经典算法及其Python实现。全书共分10章,内容包括图像数据的表示与基本运算、灰度变换、空域滤波、频域滤波、彩色图像处理、图像几何变换、图像复原、形态学图像处理、边缘检测、图像分割等。每章配有习题和上机练习题,并配套提供PowerPoint课件和各章示例程序的JupyterNotebook可执行记事本文件。
本书以讲透概念、重视方法、突出应用、好教易学为指导思想,从语义和数学两个视角描述数字图像处理相关专业术语,分析经典算法机理,给出示例程序。
Python语言由荷兰人吉多·范罗苏姆 (Guido van Rossum)于20世纪90年代初创建,因其简洁、易读、可扩展,具有丰富的科学计算库生态系统,已成为人工智能、机器学习 、神经网络 、深度学习 、物联网 、机器人学等热点技术所依赖的重要编程语言。OpenCV是目前最好的开源计算机视觉库之一,提供了2500多种优化算法,包括最新的计算机视觉算法,支持机器学习和深度学习,采用BSD许可证,可免费用于学术和商业用途。OpenCV 使用优化的 C/C++编写,提供了 API函数的Python包装,可以在Python程序中使用。本书基于 Python语言,利用 NumPy、SciPy、OpenCV-Python、Scikitimage、Pillow、Matplotlib等Python扩展包,编写了大量示例程序,并对调用的部分函数给出详细说明。
读者可将各章示例程序在Python交互式解释器下输入运行,或打开本书附送的各章示例程序Jupyter Notebook可执行记事本文件,逐节运行示例代码,也可使用Python各种IDE (如Pycharm)创建Python文件、保存并运行。本书理论与实践并重,每章配有习题和上机练习题。