
劉衍琦 詹福宇 王德建
本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例(含可運行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基於語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基於深度學習的汽車目標檢測、基於計算機視覺的自動駕駛應用、基於深度學習的視覺場景識別、基於深度特徵的以圖搜畫、基於CNN的字符識別、基於CNN的物體識別、基於CNN的圖像矯正、基於LSTM的時間序列分析、基於深度學習的以圖搜圖技術、基於YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用,涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,並延伸到了深度學習理論及其應用方面。 工欲善其事,必先利其器,本書對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材,並以MATLAB、Python爲工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內容,並且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。
應用:專利,1,每一幀的大腸桿菌數量,自動獲取無側限壓縮讀書。2,那兩種,圖像分割,尤其是肝臟圖像分割
基於MATLAB,有完整的實踐代碼截圖和效果展示。