python图像处理实战戴伊_Python图像处理实战

第1章图像处理入门

1.1 什么是图像处理及图像处理的应用

1.1.1 什么是图像以及图像是如何存储的

1.1.2 什么是图像处理

1.1.3 图像处理的应用

1.2 图像处理流程

1.3 在Python中安装不同的图像处理库

1.3.1 安装pip

1.3.2 在Python中安装图像处理库

1.3.3 安装Anaconda发行版

1.3.4 安装Jupyter笔记本

1.4 使用Pytho行图像输入输出和显示

1.4.1 使用PIL读取、保存和显示图像

1.4.2 使用matplotlib读取、保存和显示图像

1.4.3 使用scikit-image读取、保存和显示图像

第1章图像处理入门

1.1 什么是图像处理及图像处理的应用

1.1.1 什么是图像以及图像是如何存储的

1.1.2 什么是图像处理

1.1.3 图像处理的应用

1.2 图像处理流程

1.3 在Python中安装不同的图像处理库

1.3.1 安装pip

1.3.2 在Python中安装图像处理库

1.3.3 安装Anaconda发行版

1.3.4 安装Jupyter笔记本

1.4 使用Pytho行图像输入输出和显示

1.4.1 使用PIL读取、保存和显示图像

1.4.2 使用matplotlib读取、保存和显示图像

1.4.3 使用scikit-image读取、保存和显示图像

1.4.4 使用SciPy的misc模块读取、保存和显示图像

1.5 处理不同的文件格式和图像类型，并执行基本的图像作

1.5.1 处理不同的文件格式和图像类型

1.5.2 执行基本的图像作

小结

br/> 拓展阅读

第2章采样、傅里叶变换与卷积

2.1 图像形成——采样和量化

2.1.1 采样

2.1.2 量化

2.2 离散傅里叶变换

2.2.1 为什么需要DFT

2.2.2 用快速傅里叶变换算法计算DFT

2.3 理解卷积

2.3.1 为什么需要卷积图像

2.3.2 使用SciPy信号模块的convolve2d函行卷积

2.3.3 使用SciPy中的ndimage.convolve函行卷积

2.3.4 相关与卷积

小结

br/>第3章卷积和频域滤波

3.1 卷积定理和频域高斯模糊

3.2 频域滤波

3.2.1 什么是滤波器

3.2.2 高通滤波器

3.2.3 低通滤波器

3.2.4 DoG带通滤波器

3.2.5 带阻(陷波)滤波器

3.2.6 图像复原

小结

br/>第4章图像增强

第5章应用导数方法实现图像增强

第6章形态学图像处理

第7章图像特征提取与描述符

第8章图像分割

第9章图像处理中的经典机器学

第10章图像处理中的深度学图像分类

第11章图像处理中的深度学目标检测等

第12章图像处理中的其他问题

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