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| 編輯推薦： |
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本书重视培养学生的动手能力，全书每个单元由一个项目任务作为引例开始，围绕实现项目任务展开知识点，每个单元中知识点的讲解结合不同案例的实现培养学生的开发技能。全书内容安排由简到难，各单元之间逻辑联系严密，精选的项目和案例既有知识性、趣味性，又有很强的应用背景。
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| 內容簡介： |
本书由10个单元组成，包括读取和写入图像、认识数字图像、绘制图形、变换图像、平滑图像、检测物体的边缘、对图像做形态学处理、从图像中提取前景物体、进一步认识数字图像，以及检测和识别文字。本书内容通俗易懂，只需要读者掌握基本的Python编程知识。
本书注重实践操作和实训技能的培养，每个单元都从一个引导项目开始，由项目设置的学习情境引领读者学习掌握主要知识点和技能点。通过项目的实现过程，潜移默化地帮助读者实现学习目标。
本书紧跟图像处理和人工智能技术发展的前沿动态，是学习计算机视觉、深度学习以及人工智能应用和开发课程的基础和先导课程。本书可作为职业本科、高职高专院校，以及中等职业学校的OpenCV图像处理教材，也可以作为电子信息、计算机相关专业图像处理教材。
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| 關於作者： |
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钱银中，博士，副教授，常州信息职业技术学院软件与大数据学院教师，人工智能技术应用专业带头人。目前担任“Python程序设计”“OpenCV图像处理”“人工智能导论”等课程教学工作，从事人工智能技术和软件技术的研究和教学工作，发表图像处理和人工智能领域SCI论文和EI论文多篇，主编出版教材3部，其中《人工智能导论》被评为“十三五”国家规划教材。
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| 目錄：
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前言
单元 1 读取和写入图像
1.1 单元学习任务
1.2 OpenCV 概述
1.3 开发环境的安装
1.3.1 安装 Anaconda 并新建环境
1.3.2 安装集成开发环境并使用 Anaconda 环境
1.3.3 测试 OpenCV 安装是否成功
1.4 读取、显示和保存图像
1.4.1 读取图像
1.4.2 显示图像
1.4.3 保存图像
1.5 视频的读取、显示与写入
1.5.1 视频操作
1.5.2 读取和显示视频
1.5.3 写入视频
1.6 拓展阅读
1.6.1 OpenCV 函数的特点
1.6.2 使用 API 文档
1.7 习题
单元 2 认识数字图像
2.1 单元学习任务
2.2 像素和分辨率
2.2.1 采样和量化
2.2.2 灰度图像和二值图像
2.3 颜色空间和通道
2.3.1 RGB 颜色空间
2.3.2 HSV 颜色空间
2.3.3 Lab * 颜色空间
2.3.4 YCbCr 颜色空间
2.4 图像矩阵
2.4.1 NumPy 矩阵简介
2.4.2 NumPy 矩阵的运算
2.4.3 NumPy 矩阵拷贝
2.4.4 创建图像矩阵
2.4.5 ndarray 矩阵的索引和切片
2.4.6 获取图像的感兴趣区域
2.5 拓展阅读
2.6 习题
单元 3 绘制图形
3.1 单元学习任务
3.2 准备画布和画笔
3.2.1 准备画布
3.2.2 设置画笔颜色
3.3 绘制直线和矩形
3.3.1 像素坐标
3.3.2 绘制直线
3.3.3 绘制矩形
3.4 绘制圆和椭圆（弧）
3.4.1 绘制圆
3.4.2 绘制椭圆（弧）
3.5 绘制多边形、文字和标记
3.5.1 绘制多边形
3.5.2 绘制英文文字
3.5.3 绘制汉字
3.5.4 绘制标记
3.6 拓展阅读
3.7 习题
单元 4 变换图像
4.1 单元学习任务
4.2 图像基本变换
4.2.1 剪切图像
4.2.2 翻转图像
4.2.3 缩放图像
4.3 仿射变换
4.3.1 平移图像
4.3.2 旋转图像
4.3.3 一般的仿射变换
4.4 透视变换
4.4.1 透视变换函数
4.4.2 实现透视变换
4.5 拓展阅读
4.6 习题
单元 5 平滑图像
5.1 单元学习任务
5.2 图像平滑常用方法
5.2.1 均值平滑
5.2.2 高斯平滑
5.2.3 中值平滑
5.2.4 双边平滑
5.3 二维卷积
5.3.1 均值卷积
5.3.2 差分卷积
5.4 拓展阅读
5.5 习题
单元 6 检测物体的边缘
6.1 单元学习任务
6.2 图像的合并运算
6.2.1 图像的算术运算
6.2.2 图像的位运算
6.3 差分算子边缘检测
6.3.1 Sobel 算子
6.3.2 Scharr 算子
6.3.3 Laplacian 算子
6.4 Canny 检测和轮廓查找
6.4.1 Canny 轮廓检测
6.4.2 轮廓查找和绘制
6.5 拓展阅读
6.6 习题
单元 7 对图像做形态学处理
7.1 单元学习任务
7.2 基本的形态学处理
7.2.1 结构元
7.2.2 腐蚀
7.2.3 膨胀
7.3 开运算和闭运算
7.3.1 开运算
7.3.2 闭运算
7.4 其他形态学处理
7.4.1 形态学梯度
7.4.2 顶帽运算
7.4.3 黑帽运算
7.5 拓展阅读
7.6 习题
单元 8 从图像中提取前景物体
8.1 单元学习任务
8.2 阈值处理
8.2.1 二值化阈值处理
8.2.2 反二值化阈值处理
8.2.3 截断阈值处理
8.2.4 低于阈值化为零处理
8.2.5 反低于阈值化为零处理
8.2.6 Otsu 二值化和 Triangle 二值化
8.3 自适应阈值
8.4 图像分割
8.4.1 分水岭方法
8.4.2 交互式分割方法 GrabCut
8.5 拓展阅读
8.5.1 语义分割
8.5.2 实例分割
8.5.3 全景分割
8.6 习题
单元 9 进一步认识数字图像
9.1 单元学习任务
9.2 图像的直方图
9.2.1 绘制直方图
9.2.2 直方图均衡化处理
9.3 频域转换
9.3.1 离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变换
9.3.2 低通滤波和高通滤波
9.4 检测图像中的特征
9.4.1 检测直线
9.4.2 检测圆
9.4.3 检测关键点
9.5 图像颜色的量化
9.6 拓展阅读
9.6.1 常用的图像压缩方法
9.6.2 JPEG 图像和 PNG 图像
9.7 习题
单元 10 检测和识别文字
10.1 单元学习任务
10.2 识别文字
10.2.1 安装软件和设置运行环境
10.2.2 调用 OCR 接口来识别文字
10.3 检测文字区域
10.4 检测和识别模块化
10.4.1 检测模块
10.4.2 汉字书写模块
10.4.3 文字识别模块
10.5 拓展阅读
10.6 习题
参考文献
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| 內容試閱：
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数字图像处理是随着计算机的发明而出现的一门学科。20世纪70年代，计算机视觉从数字图像处理中分离出来。本书作者在多年从事计算机视觉前沿研究和OpenCV图像处理课程教学过程中，深深感受到了图像处理在计算机视觉和人工智能中的重要地位：一方面，图像处理中的基本概念、处理方法，以及分析和解决问题的思路，是进一步学习计算机视觉、深度学习，以及其他后续课程必不可少的前提和基础；另一方面，计算机视觉领域的很多任务，首先需要使用图像处理技术对图像或视频进行去除噪声、图像变换、增强对比、提取特征等预处理。
本书涵盖数字图像处理的主要内容，具有系统性和完整性的特点，知识点安排从易到难，逻辑连贯。从图像的基本概念—分辨率和像素开始，读者可通过学习颜色空间和OpenCV表示图像的NumPy矩阵，进入数字图像的世界。然后，读者可学习绘制直线、圆、文字等图形和符号，以及放缩、旋转、仿射和透视变换，理解和掌握基本的图像处理知识与技能。在具备对图像的基本认识之后，读者就容易理解图像平滑，以及边缘和轮廓检测等概念了。接着，通过学习形态学处理及图像分割，读者将充分认识到图像处理的强大能力。在第9单元中，通过学习直方图、频域转换、特征检测、颜色量化等技术，读者可进一步认识数字图像，掌握更高级的图像处理方法。最后，通过实施一个检测和识别图像中文字的项目，读者可学习如何综合应用图像处理技术，分析和解决实际问题。
计算机视觉是人工智能的一个重要分支。随着新一代人工智能技术的兴起和广泛应用，高等院校普遍开设人工智能专业，并且围绕计算机视觉开设基础课程和专业课程。图像处理是计算机视觉的基础。本书在内容安排上，强调图像处理在计算机视觉和人工智能中的基础作用，同时帮助学生提前接触计算机视觉和深度学习相关概念，为后续课程学习做好铺垫。
党的二十大报告明确提出：“深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。”这为OpenCV图像处理课程的教学指明了方向，也提出了新的要求。为了培养学生的创新能力和解决实际问题的能力，每个单元都安排了一个引导项目，提供该项目所需的知识和技能，同时以项目实施过程为主线，安排单元教学目标和教学内容。这些引导项目均来自工程实践，有深厚的应用背景。每个单元的拓展阅读介绍了与该单元主题有关的开发技能、前沿技术或最新进展。本书中选取的素材图像含有丰富的思政元素，如物质文化遗产、社会主义核心价值观、中华传统文化等，这些图像与图像处理领域常用素材图像交互使用，实现了思政教育的无缝导入。我们坚信，通过将党的二十大精神融入OpenCV图像处理教材，不仅能够帮助学生更好地理解和掌握图像处理技术，更能激发他们的爱国情怀和创新精神，培养他们成为既具备扎实专业技能又拥有高尚思政素养的新时代科技人才。
本书是新形态一体化教材，配有微课视频、课程标准、授课计划、教学课件、习题答案及源代码。本书配套的在线课程在“智慧职教”和“超星”平台上线，学习者可以登录平台自主学习。授课教师也可在“智慧职教”平台调用本课程资源以构建符合自己特色的SPOC课程。
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