本书系统地介绍计算机视觉所需的基本知识和相关算法,以“项目-任务”式的结构,先让读者了解一定的理论和流程,再向读者介绍如何实现任务,按照层层递进的结构向读者展现如何简单地利用现有工具实现计算机视觉的各项工作,如特征提取、图像变换、目标检测等。此外,本书以鸟类目标检测实践项目为例,提供一套完整的搭建目标检测系统的方法。书中的操作和代码可供读者学习参考,进而使读者更加深入地掌握计算机视觉的相关内容。本书可作为职业院校计算机相关专业的教材,也可作为计算机视觉相关从业人员和爱好者的参考学习资料。
张腾龙,男,热衷于学术交流,积极参与学术活动,研究领域涵盖图像处理、计算机视觉、视觉里程计、深度学习等,致力于探索和解决机器视觉中的难题,现发表论文2篇、申请专利5篇。
项目1 计算机视觉概述 1
任务1 计算机视觉入门 2
任务2 计算机视觉的主流方法及前沿技术 4
项目2 视觉图像预处理 7
任务1 了解图像的基础概念 8
任务2 实践:使用Python实现图像变换 10
任务3 了解图像点运算和图像灰度化 26
任务4 实践:使用Python实现图像灰度化 28
任务5 了解降噪技术 31
任务6 实践:使用Python实现图像降噪 33
任务7 了解图像增强技术 41
任务8 实践:使用Python实现图像增强 43
项目3 图像特征提取 48
任务1 了解图像特征的基本定义 49
任务2 实践:使用Python实现图像特征的提取 54
项目4 图像分割 60
任务1 了解图像分割 61
任务2 实践:使用Python实现图像分割 63
项目5 图像中的目标检测 71
任务1 了解目标检测 72
任务2 制作图片数据集 74
任务3 实践:以YOLOv5为例实现目标检测 80
项目6 综合实训 93
任务1 安装PyQt5 94
任务2 设计一个图形用户界面 100