- 机械工业出版社
- 9787111795292
- 1-1
- 564733
- 平装
- 16开
- 2025-12
- 356
- 电子与信息大类
- 计算机类
- 人工智能技术应用
- 高职
内容简介
本书由10个单元组成，包括读取和写入图像、认识数字图像、绘制图形、变换图像、平滑图像、检测物体的边缘、对图像做形态学处理、从图像中提取前景物体、进一步认识数字图像，以及检测和识别文字。本书内容通俗易懂，只需要读者掌握基本的Python编程知识。
本书注重实践操作和实训技能的培养，每个单元都从一个引导项目开始，由项目设置的学习情境引领读者学习掌握主要知识点和技能点。通过项目的实现过程，潜移默化地帮助读者实现学习目标。
本书紧跟图像处理和人工智能技术发展的前沿动态，是学习计算机视觉、深度学习以及人工智能应用和开发课程的基础和先导课程。本书可作为职业本科、高职高专院校，以及中等职业学校的OpenCV图像处理教材，也可以作为电子信息、计算机相关专业图像处理教材。
本书注重实践操作和实训技能的培养，每个单元都从一个引导项目开始，由项目设置的学习情境引领读者学习掌握主要知识点和技能点。通过项目的实现过程，潜移默化地帮助读者实现学习目标。
本书紧跟图像处理和人工智能技术发展的前沿动态，是学习计算机视觉、深度学习以及人工智能应用和开发课程的基础和先导课程。本书可作为职业本科、高职高专院校，以及中等职业学校的OpenCV图像处理教材，也可以作为电子信息、计算机相关专业图像处理教材。
目录
前言
单元 1 读取和写入图像
1.1 单元学习任务
1.2 OpenCV 概述
1.3 开发环境的安装
1.3.1 安装 Anaconda 并新建环境
1.3.2 安装集成开发环境并使用 Anaconda 环境
1.3.3 测试 OpenCV 安装是否成功
1.4 读取、显示和保存图像
1.4.1 读取图像
1.4.2 显示图像
1.4.3 保存图像
1.5 视频的读取、显示与写入
1.5.1 视频操作
1.5.2 读取和显示视频
1.5.3 写入视频
1.6 拓展阅读
1.6.1 OpenCV 函数的特点
1.6.2 使用 API 文档
1.7 习题
单元 2 认识数字图像
2.1 单元学习任务
2.2 像素和分辨率
2.2.1 采样和量化
2.2.2 灰度图像和二值图像
2.3 颜色空间和通道
2.3.1 RGB 颜色空间
2.3.2 HSV 颜色空间
2.3.3 Lab * 颜色空间
2.3.4 YCbCr 颜色空间
2.4 图像矩阵
2.4.1 NumPy 矩阵简介
2.4.2 NumPy 矩阵的运算
2.4.3 NumPy 矩阵拷贝
2.4.4 创建图像矩阵
2.4.5 ndarray 矩阵的索引和切片
2.4.6 获取图像的感兴趣区域
2.5 拓展阅读
2.6 习题
单元 3 绘制图形
3.1 单元学习任务
3.2 准备画布和画笔
3.2.1 准备画布
3.2.2 设置画笔颜色
3.3 绘制直线和矩形
3.3.1 像素坐标
3.3.2 绘制直线
3.3.3 绘制矩形
3.4 绘制圆和椭圆（弧）
3.4.1 绘制圆
3.4.2 绘制椭圆（弧）
3.5 绘制多边形、文字和标记
3.5.1 绘制多边形
3.5.2 绘制英文文字
3.5.3 绘制汉字
3.5.4 绘制标记
3.6 拓展阅读
3.7 习题
单元 4 变换图像
4.1 单元学习任务
4.2 图像基本变换
4.2.1 剪切图像
4.2.2 翻转图像
4.2.3 缩放图像
4.3 仿射变换
4.3.1 平移图像
4.3.2 旋转图像
4.3.3 一般的仿射变换
4.4 透视变换
4.4.1 透视变换函数
4.4.2 实现透视变换
4.5 拓展阅读
4.6 习题
单元 5 平滑图像
5.1 单元学习任务
5.2 图像平滑常用方法
5.2.1 均值平滑
5.2.2 高斯平滑
5.2.3 中值平滑
5.2.4 双边平滑
5.3 二维卷积
5.3.1 均值卷积
5.3.2 差分卷积
5.4 拓展阅读
5.5 习题
单元 6 检测物体的边缘
6.1 单元学习任务
6.2 图像的合并运算
6.2.1 图像的算术运算
6.2.2 图像的位运算
6.3 差分算子边缘检测
6.3.1 Sobel 算子
6.3.2 Scharr 算子
6.3.3 Laplacian 算子
6.4 Canny 检测和轮廓查找
6.4.1 Canny 轮廓检测
6.4.2 轮廓查找和绘制
6.5 拓展阅读
6.6 习题
单元 7 对图像做形态学处理
7.1 单元学习任务
7.2 基本的形态学处理
7.2.1 结构元
7.2.2 腐蚀
7.2.3 膨胀
7.3 开运算和闭运算
7.3.1 开运算
7.3.2 闭运算
7.4 其他形态学处理
7.4.1 形态学梯度
7.4.2 顶帽运算
7.4.3 黑帽运算
7.5 拓展阅读
7.6 习题
单元 8 从图像中提取前景物体
8.1 单元学习任务
8.2 阈值处理
8.2.1 二值化阈值处理
8.2.2 反二值化阈值处理
8.2.3 截断阈值处理
8.2.4 低于阈值化为零处理
8.2.5 反低于阈值化为零处理
8.2.6 Otsu 二值化和 Triangle 二值化
8.3 自适应阈值
8.4 图像分割
8.4.1 分水岭方法
8.4.2 交互式分割方法 GrabCut
8.5 拓展阅读
8.5.1 语义分割
8.5.2 实例分割
8.5.3 全景分割
8.6 习题
单元 9 进一步认识数字图像
9.1 单元学习任务
9.2 图像的直方图
9.2.1 绘制直方图
9.2.2 直方图均衡化处理
9.3 频域转换
9.3.1 离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变换
9.3.2 低通滤波和高通滤波
9.4 检测图像中的特征
9.4.1 检测直线
9.4.2 检测圆
9.4.3 检测关键点
9.5 图像颜色的量化
9.6 拓展阅读
9.6.1 常用的图像压缩方法
9.6.2 JPEG 图像和 PNG 图像
9.7 习题
单元 10 检测和识别文字
10.1 单元学习任务
10.2 识别文字
10.2.1 安装软件和设置运行环境
10.2.2 调用 OCR 接口来识别文字
10.3 检测文字区域
10.4 检测和识别模块化
10.4.1 检测模块
10.4.2 汉字书写模块
10.4.3 文字识别模块
10.5 拓展阅读
10.6 习题
参考文献
单元 1 读取和写入图像
1.1 单元学习任务
1.2 OpenCV 概述
1.3 开发环境的安装
1.3.1 安装 Anaconda 并新建环境
1.3.2 安装集成开发环境并使用 Anaconda 环境
1.3.3 测试 OpenCV 安装是否成功
1.4 读取、显示和保存图像
1.4.1 读取图像
1.4.2 显示图像
1.4.3 保存图像
1.5 视频的读取、显示与写入
1.5.1 视频操作
1.5.2 读取和显示视频
1.5.3 写入视频
1.6 拓展阅读
1.6.1 OpenCV 函数的特点
1.6.2 使用 API 文档
1.7 习题
单元 2 认识数字图像
2.1 单元学习任务
2.2 像素和分辨率
2.2.1 采样和量化
2.2.2 灰度图像和二值图像
2.3 颜色空间和通道
2.3.1 RGB 颜色空间
2.3.2 HSV 颜色空间
2.3.3 Lab * 颜色空间
2.3.4 YCbCr 颜色空间
2.4 图像矩阵
2.4.1 NumPy 矩阵简介
2.4.2 NumPy 矩阵的运算
2.4.3 NumPy 矩阵拷贝
2.4.4 创建图像矩阵
2.4.5 ndarray 矩阵的索引和切片
2.4.6 获取图像的感兴趣区域
2.5 拓展阅读
2.6 习题
单元 3 绘制图形
3.1 单元学习任务
3.2 准备画布和画笔
3.2.1 准备画布
3.2.2 设置画笔颜色
3.3 绘制直线和矩形
3.3.1 像素坐标
3.3.2 绘制直线
3.3.3 绘制矩形
3.4 绘制圆和椭圆（弧）
3.4.1 绘制圆
3.4.2 绘制椭圆（弧）
3.5 绘制多边形、文字和标记
3.5.1 绘制多边形
3.5.2 绘制英文文字
3.5.3 绘制汉字
3.5.4 绘制标记
3.6 拓展阅读
3.7 习题
单元 4 变换图像
4.1 单元学习任务
4.2 图像基本变换
4.2.1 剪切图像
4.2.2 翻转图像
4.2.3 缩放图像
4.3 仿射变换
4.3.1 平移图像
4.3.2 旋转图像
4.3.3 一般的仿射变换
4.4 透视变换
4.4.1 透视变换函数
4.4.2 实现透视变换
4.5 拓展阅读
4.6 习题
单元 5 平滑图像
5.1 单元学习任务
5.2 图像平滑常用方法
5.2.1 均值平滑
5.2.2 高斯平滑
5.2.3 中值平滑
5.2.4 双边平滑
5.3 二维卷积
5.3.1 均值卷积
5.3.2 差分卷积
5.4 拓展阅读
5.5 习题
单元 6 检测物体的边缘
6.1 单元学习任务
6.2 图像的合并运算
6.2.1 图像的算术运算
6.2.2 图像的位运算
6.3 差分算子边缘检测
6.3.1 Sobel 算子
6.3.2 Scharr 算子
6.3.3 Laplacian 算子
6.4 Canny 检测和轮廓查找
6.4.1 Canny 轮廓检测
6.4.2 轮廓查找和绘制
6.5 拓展阅读
6.6 习题
单元 7 对图像做形态学处理
7.1 单元学习任务
7.2 基本的形态学处理
7.2.1 结构元
7.2.2 腐蚀
7.2.3 膨胀
7.3 开运算和闭运算
7.3.1 开运算
7.3.2 闭运算
7.4 其他形态学处理
7.4.1 形态学梯度
7.4.2 顶帽运算
7.4.3 黑帽运算
7.5 拓展阅读
7.6 习题
单元 8 从图像中提取前景物体
8.1 单元学习任务
8.2 阈值处理
8.2.1 二值化阈值处理
8.2.2 反二值化阈值处理
8.2.3 截断阈值处理
8.2.4 低于阈值化为零处理
8.2.5 反低于阈值化为零处理
8.2.6 Otsu 二值化和 Triangle 二值化
8.3 自适应阈值
8.4 图像分割
8.4.1 分水岭方法
8.4.2 交互式分割方法 GrabCut
8.5 拓展阅读
8.5.1 语义分割
8.5.2 实例分割
8.5.3 全景分割
8.6 习题
单元 9 进一步认识数字图像
9.1 单元学习任务
9.2 图像的直方图
9.2.1 绘制直方图
9.2.2 直方图均衡化处理
9.3 频域转换
9.3.1 离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变换
9.3.2 低通滤波和高通滤波
9.4 检测图像中的特征
9.4.1 检测直线
9.4.2 检测圆
9.4.3 检测关键点
9.5 图像颜色的量化
9.6 拓展阅读
9.6.1 常用的图像压缩方法
9.6.2 JPEG 图像和 PNG 图像
9.7 习题
单元 10 检测和识别文字
10.1 单元学习任务
10.2 识别文字
10.2.1 安装软件和设置运行环境
10.2.2 调用 OCR 接口来识别文字
10.3 检测文字区域
10.4 检测和识别模块化
10.4.1 检测模块
10.4.2 汉字书写模块
10.4.3 文字识别模块
10.5 拓展阅读
10.6 习题
参考文献
