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计算机视觉与深度学习实战一以MATLAB、Python为工具中遇到的实际技术难点，并力求全面讲解广大读者在研发过程中所涉及的功能模块及成熟的系统框架，为读者进行科学实验、开发提供一定的技术支持。通过对书中案例的阅读、理解、运行和仿真，读者可以有针对性地进行算法调试，这样可以更加深刻地理解计算机视觉与深度学习应用的含义，并且更加熟练地掌握MATLAB、Python进行算法设计与工程研发。本书特点作者阵容强大，经验相当丰富本书其中一位主编刘衍琦(D:yqth)是机器学习算法专家及视觉AI课程讲师，擅长视觉智能分析、多源异构数据采集和挖掘等工程应用，并长期从事视觉大数据工程相关工作，涉及互联网海量图像、声纹、视频检索，以及OC图文检索、手绘草图智能识别、特殊通道数据分析等应用的算法架构与研发，对图文识别、大规模以图搜图、数据感知和采集等进行过深入研究，并结合行业背景推动了一系列的工程化应用。本书另外两位主编中，詹福宇(D:dynamic)擅长模型设计与分析，在计算机视觉处理方面积累了丰富的工程经验：王德建在档案数字化、智能化分类、OC℉图文检索、图像智能识别方面积累了丰富的实战经验。©案例丰富、实用、拓展性强本书以案例的形式进行编写，充分强调案例的实用性及程序的可拓展性，所选案例均来自作者的日常研究及业务需求，每个案例都与实际课题相结合。另外，书中的每个案例都经过作者的程序调试，作者也为此编写了大量的测试代码。©点面完美结合，兼顾中高级用户本书点面兼顾，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并涉及视频处理、配准拼接、数字水印、生物识别等高级图像处理方面的内容，全面讲解了基于MATLAB、Pytho进行计算机视觉及深度学习应用的原理及方法。内容架构本书讲解了36个MATLAB、Python计算机视觉与深度学习实战案例，并提供配套程序下载，其内容架构如下所述。第1章：讲解基于直方图优化的图像去雾技术，通过对直方图增强技术的相关讲解，引入对雾霾图像进行优化的应用。PUBLISHING HOUSE OF ELECTRONICS INDUSTRY前言第2章：讲解基于形态学的权重自适应图像去噪，通过形态学的图像去噪效果，引入加权形态学去噪的应用。第3章：讲解基于多尺度形态学提取眼前节组织，通过形态学的图像边缘提取效果，引入多尺度形态学的应用。第4章：讲解基于Hough变化的答题卡识别，通过对答题卡自动阅卷的研究，引入图像分割、目标定位等领域的应用。第5章：讲解基于阈值分割的车牌定位识别，通过对车牌定位、分割、识别的研究，引入图像处理在车牌识别领域的应用。第6章：讲解基于分水岭分割进行肺癌诊断，通过对分水岭算法在肺部图像分割中的研究，引入分水岭及医学图像处理的应用。第7章：讲解基于主成分分析的人脸二维码识别，通过对主成分分析、人脸识别、QR二维码的研究，引入QR人脸识别的应用。第8章：讲解基于知识库的手写体数字识别，通过对手写数字特征的提取，引入模式识别在手写数字方面的应用。第9章：讲解基于特征匹配的英文印刷字符识别，通过对英文片段图像的分割、识别，引入在MATLAB中生成自定义标准字符库、GUI交互等领域的应用。第10章：讲解基于不变矩的数字验证码识别，通过对验证码生成的特点、分割定位、检测识别的研究，引入对某特定类型验证码从获取到识别的应用。第11章：讲解基于小波技术进行图像融合，通过对图像融合的研究，引入小波分解、图像多分辨率处理的应用。第12章：讲解基于块匹配的全景图像拼接，通过对全景图像生成方法的研究，引入块匹配、加权融合等的应用。第13章：讲解基于霍夫曼图像编码的图像压缩和重建，通过对霍夫曼编码的研究，引入图像压缩重建的应用。第14章：讲解基于主成分分析的图像压缩和重建，通过对主成分分析的研究，引入不同压缩参数下重建效果调优的应用。第15章：讲解基于小波的图像压缩技术，通过对小波图像处理的研究，引入多分辨率图像压缩重建的应用。第16章：讲解基于融合特征的以图搜图技术，通过对图像库H山矩特征及颜色特征提取的研究，引入图像检索的应用。第I7章：讲解基于Harris的角点特征检测，通过对Harris检测算法的研究，引入图像角PUBLISHING HOUSE OF ELECTRONICS INDUSTRY
