使⽤opencv和python实现图像的智能处理_[套装书]机器学
习：基于OpenCV和P。。。
---------------------------机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理---------------------------
前⾔
asp文件上传绕过第1章 智能图像处理⼊门 1
1.1 智能图像处理概述 1
1.2 环境搭建 2
1.2.1 安装Python 2
1.2.2 安装PyCharm 8
1.2.3 PyCharm的初始化 12
1.2.4 OpenCV及常⽤库的配置 15
1.3 思考与练习 17
第2章 Python基础 18
2.1 数据类型 18
2.1.1 数值类型 18
2.1.2 字符串类型 20
2.1.3 布尔类型 20
2.2 变量与常量 21
2.3 运算符 21
2.3.1 运算符简介 21
2.3.2 运算符优先级 21
2.4 选择与循环 22
2.4.1 if语句 22
2.4.2 while循环 25
2.4.3 for循环 27
matlab中meshgrid的使用2.4.4 break和continue语句 29
2.5 列表与元组 31
2.5.1 创建 31
2.5.2 查询 32
2.5.3 修改 33
2.5.4 删除 34
2.6.2 字典的常规操作 36
2.6.3 字典的遍历 37
2.7 函数 38
2.7.1 函数的定义与调⽤ 38
2.7.2 参数传递 40
2.8 ⾯向对象编程 42
2.8.1 类与对象 42
2.8.2 继承与多态 44
2.9 思考与练习 46
第3章 图像处理基础 48
3.1 图像的基本表⽰⽅法 48
3.1.1 ⼆值图像 48
3.1.2 灰度图像 48
3.1.3 彩⾊图像 49
3.2 图像处理的基本操作 50
3.2.1 图像的读取、显⽰和保存 50 3.2.2 图像通道的基本操作 53
3.2.3 图像属性的获取 55
3.3 初识Numpy.array 56
3.4 图像运算 57
3.4.1 加法运算 57
3.4.2 减法运算 59
3.4.3 乘法运算 61
3.4.4 除法运算 63
3.4.5 逻辑运算 64
3.5 图像的⾊彩空间转换 68
3.5.1 ⾊彩空间类型转换函数 68 3.5.2 RGB⾊彩空间 68mysql select语句
3.5.3 GRAY⾊彩空间 69
3.5.4 YCrCb⾊彩空间 70
3.5.5 HSV⾊彩空间 71
3.6 思考与练习 73
4.1.1 平移 75
4.1.2 缩放 76
4.1.3 旋转 77
4.2 重映射 78
4.2.1 复制 78
4.2.2 绕x轴翻转 80
4.2.3 绕y轴翻转 82
4.2.4 绕x轴与y轴翻转 85
4.3 投影变换 87
4.3.1 原理简介 87
4.3.2 Python实现 87
4.4 极坐标变换 89
4.4.1 原理简介 89
4.4.2 Python实现 90
4.5 思考与练习 93
第5章 图像直⽅图处理 94
5.1 直⽅图概述 94
5.2 直⽅图的绘制 95
5.2.1 ⽤OpenCV绘制直⽅图 95 5.2.2 ⽤pyplot绘制直⽅图 98 5.3 直⽅图正规化 99
5.3.1 正规化原理 99
5.3.2 Python实现 99
5.3.3 使⽤normalize实现 100 5.4 直⽅图均衡化 102
5.4.1 均衡化原理简介 102
5.4.2 Python实现 104
5.4.3 ⾃适应直⽅图均衡化 108 5.5 思考与练习 110
第6章 图像平滑滤波处理 111 6.1 图像平滑概述 111mysql实战45讲丁奇资源
6.2 ⾼斯滤波 112
6.3 均值滤波 114
6.3.1 原理简介 114
6.3.2 Python实现 115
6.4 ⽅框滤波 117
6.4.1 原理简介 117
6.4.2 Python实现 117
python教材下载6.5 中值滤波 119
6.5.1 原理简介 119
6.5.2 Python实现 120
6.6 双边滤波 121
6.6.1 原理简介 121
6.6.2 Python实现 122
6.7 2D卷积核的实现 123
6.8 思考与练习 125
第7章 图像阈值处理 126
7.1 阈值处理概述 126
7.2 全局阈值处理 126
7.2.1 原理简介 126
7.2.2 OpenCV阈值函数cv2.threshold() 127 7.2.3 阈值分割实例 127
7.3 局部阈值处理 136
7.3.1 原理简介 136
7.3.2 cv2.adaptiveThreshold()函数 137
7.4 Otsu阈值处理 139
7.4.1 原理简介 139
7.4.2 Python实现 140
7.5 思考与练习 141
第8章 图像形态学处理 142
8.1 腐蚀 142
8.1.1 原理简介 142
8.1.2 Python实现 143
w3school与w3cschool8.2 膨胀 145
8.3 形态学梯度运算 148
8.3.1 原理简介 148
8.3.2 Python实现 148
8.4 开运算与闭运算 149
8.4.1 原理简介 150
8.4.2 Python实现 150
8.5 ⿊帽与礼帽运算 153
8.5.1 原理简介 153
8.5.2 Python实现 154
8.6 思考与练习 155
第9章 图像分割处理 157
9.1 分⽔岭算法的介绍与实现 157
9.1.1 算法原理 157
9.1.2 OpenCV中的相关函数 158
9.2 图像的⾦字塔分割 165
9.2.1 图像⾦字塔简介 165
9.2.2 OpenCV中的相关函数 166
9.2.3 ⽤⾦字塔算法实现图像分割 170 9.3 思考与练习 171
第10章 图像梯度及边缘检测 172 10.1 Sobel算⼦ 172
10.1.1 原理简介 172
10.1.2 Python实现 173
10.2 Scharr算⼦ 176
10.2.1 原理简介 176
10.2.2 Python实现 176
10.3 Canny边缘检测 179
10.3.1 原理简介 179
10.3.2 Python实现 180
10.4 Laplacian算⼦ 182
10.4.1 原理简介 182
10.4.2 Python实现 182
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