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内容大纲
本书采用项目任务式的编写方式,介绍了计算机视觉相关的基础概念与基本知识点,并结合应用案例阐述其基本原理。全书内容丰富、涵盖面广,涉及低、中、高层视觉技术,以及视觉与文本结合的多模态技术,具体包括10个项目:图像滤波、图像特征提取、图像识别、图像分割、目标检测与追踪、图像生成与转换、人体行为解析、图像文本生成、视觉问答系统和视频理解。
本书对每个项目涉及的知识点提供了丰富、生动的案例素材,并以Python语言为主要工具详细讲解了核心程序。每个项目下设2~3个应用任务,结合代码讲述具体任务实施过程,让读者全方位深刻理解任务对应知识点与基本原理。
本书结构布局紧凑,内容深入浅出,代码简洁高效,适合作为计算机、人工智能、通信和自动化等相关专业的教师与学生用书,也可作为广大从事计算机视觉工程的研发人员的参考用书。 -
作者介绍
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目录
项目1 图像滤波
任务1.1 灰度图对比度矫正
任务1.2 自然图像噪声去除
任务1.3 图像边缘增强
项目2 图像特征提取
任务2.1 基于霍夫变换的硬币检测
任务2.2 基于SIFT特征点的图像拼接
项目3 图像识别
任务3.1 基于逻辑回归的手写数字识别
任务3.2 基于卷积神经网络的人脸识别
项目4 图像分割
任务4.1 车牌分割
任务4.2 医学图像分割
项目5 目标检测与追踪
任务5.1 基于MMDetection的目标检测
任务5.2 基于MMTracking的目标追踪
项目6 图像生成与转换
任务6.1 服饰图像生成
任务6.2 图像风格迁移
项目7 人体行为解析
任务7.1 人体姿态估计
任务7.2 人体动作识别
项目8 图像文本生成
任务8.1 图像描述生成
任务8.2 医疗文本生成
项目9 视觉问答系统
任务9.1 封闭式视觉问答系统
任务9.2 开放式视觉问答系统
项目10 视频理解
任务10.1 视频情感分类
任务10.2 视频主题分类
参考文献
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