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| 編輯推薦： |
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本书提供了Windows PC和树莓派两种平台，基于NumPy、Matplotlib和Scikit-Image库及Python语言，结合大量实例，对图像处理进行智能化讲解。本书可作为学习Python图像处理的基础读物和本科生教材或参考资料。
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| 內容簡介： |
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本书在介绍图像处理、Python 3的安装和树莓派微型计算机等基本概念和知识的基础上，着重介绍NumPy数据结构的基础知识和数组操作、基于Matplotlib绘图库的图形可视化、基于NumPy软件包和Matplotlib绘图库的基本图像处理和高级图像处理、基于ScikitImage图像处理包的直方图均衡化和变换、卷积和滤波器、形态学操作和图像复原、噪声消除和边缘检测以及高级图像处理操作，并通过具体代码例程说明如何应用ScikitImage图像处理包进行实际图像处理。 全书共分3部分： 第1部分(第1~3章)为图像处理概念及硬件知识基础，着重介绍树莓派微型计算机，包括树莓派操作系统的启动更新、网络连接以及远程访问等内容； 第2部分(第4~9章)为Python，着重介绍Python 3基础知识及其生态系统、NumPy软件包和Matplotlib绘图库，同时介绍使用NumPy软件包和Matplotlib绘图库进行基本和高级图像处理的实现细节； 第3部分(第10~16章)为ScikitImage应用，基于ScikitImage图像处理实例，介绍如何应用ScikitImage图像处理包进行变换、滤波和复原等。全书提供了大量应用实例，每章后均附有小结和练习。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生与成人教育的教材，同时可作为计算机视觉开发技术人员、科技工作者和研究人员的参考资料。
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| 關於作者： |
张庆红，女，工学硕士，2008年毕业于西安石油大学计算机软件与理论专业，目前从事计算机教育工作，研究领域涉及嵌入式系统、深度学习等。
周冠武，男，工学博士，2015年毕业于西安交通大学仪器科学与技术专业，目前从事计算机教育工作，研究领域涉及智能传感器系统、模式识别、机器视觉等。 程国建，男，博士（德国），教授，主要从事人工智能与机器学习方向的教学和科研工作。主持并完成十余项和油田科研项目。在相关学术研究领域及国际会议发表文章200余篇，其中核心期刊70余篇，三大检索（SCI/ISTP/EI）论文50余篇，出版专（译）著20余部，受邀担任多个国际学术会议的演讲嘉宾及大会主席。
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| 目錄：
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第1章图像处理中的概念
1.1信号与信号处理
1.2图像和图像处理
1.3小结
练习
第2章在Windows上安装Python 3
2.1Python网站
2.2小结
练习
第3章树莓派简介
3.1单板计算机
3.1.1单板计算机的优缺点
3.1.2流行的SBC系列
3.2树莓派
3.3Raspbian操作系统
3.4设置和启动树莓派
3.4.1设置所需的硬件
3.4.2设置所需的软件
3.4.3将操作系统写入MicroSD卡
3.4.4启动树莓派
3.5config.txt和raspiconfig
3.6连接到网络
3.6.1连接WiFi
3.6.2连接有线网络
3.6.3检查连接状态
3.7远程连接树莓派
3.7.1使用PuTTY和Bitvise SSH客户端访问
命令提示符窗口程序
3.7.2带有RDP和VNC的远程桌面
3.8更新树莓派
3.9关闭并重新启动树莓派
3.10为什么使用树莓派
3.11小结
练习
第4章Python 3基础知识
4.1Python编程语言的历史
4.2为什么使用Python 3
4.3Python编程语言的功能和优点
4.4IDLE和Hello World!
4.5Python解释器模式
4.6Raspbian OS上的Python
4.7Raspbian中的其他编辑器
4.8小结
练习
第5章科学Python生态系统简介
5.1Python包索引(PyPI)和pip
5.2科学Python生态系统
5.3IPython和Jupyter
5.4小结
练习
第6章NumPy和Matplotlib简介
6.1NumPy简介
6.1.1Ndarray
6.1.2NumPy和Matplotlib的安装
6.2开始NumPy编程
6.3Ndarray属性
6.4Ndarray常数
6.5Ndarray创建例程
6.6Matplotlib的Ndarray创建例程
6.7随机数据生成
6.8数组操作例程
6.9位运算和统计运算
6.10小结
练习
第7章利用Matplotlib进行可视化
7.1单线图
7.2多线图
7.3网格、轴和标签
7.4颜色、样式和标记
7.5小结
第8章使用NumPy和Matplotlib进行基本图像处理
8.1图像数据集
8.2安装Pillow
8.3读取和保存图像
8.4NumPy
8.5图像统计
8.6图像掩码
8.7图像通道
8.8图像算术运算
8.9图像位逻辑运算
8.10图像直方图
8.11小结
练习
第9章使用NumPy和Matplotlib进行高级图像处理
9.1彩色到灰度转换
9.2图像阈值化
9.3彩色图像增亮
9.4彩色图像变暗
9.5梯度
9.6RGB滤波器
9.7强度标准化
9.8小结
练习
第10章开始ScikitImage
10.1Scikits简介
10.2在Windows和树莓派Raspbian上安装ScikitImage
10.3ScikitImage的基础知识
10.4颜色空间转换
10.5小结
练习
第11章阈值化直方图的均衡化和变换
11.1简单阈值化、Otsu二值化和自适应阈值化
11.2直方图均衡化
11.3图像变换
11.4小结
练习
第12章核、卷积和滤波器
12.1图像滤波
12.2ScikitImage的内置图像滤波器
12.3小结
练习
第13章形态学运算和图像复原
13.1数学形态学和形态学运算
13.2通过修复复原图像
13.3小结
第14章噪声消除和边缘检测
14.1噪声
14.2噪声消除
14.3Canny边缘检测器
14.4小结
练习
第15章高级图像处理操作
15.1SLIC分割
15.2灰度图像着色
15.3轮廓
15.4小结
第16章包管理
16.1Python实现和发行版
16.2Anaconda
16.3conda包管理
16.4Spyder IDE
16.5小结
16.6总结
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| 內容試閱：
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作者相信，本书中的内容将使学生、创客和专业人士感到欣慰(希望通过一本综合著作深入浅出地解释与图像处理、科学Python生态系统和ScikitImage相关的晦涩难懂的概念)。本书提供基于ScikitImage图像处理包的各种实用图像处理程序。另外，本书是图像处理领域早出版的、提供ScikitImage和Jupyter Notebook两者结合编程的详细说明的书籍之一。
对于初学者来说，本书将是一个很好的起点。对高级读者来说，本书也是一份宝贵的参考。作者编写本书的目的是让初学者逐步学习与科学Python生态系统和图像处理有关的概念。
尽管本书并非按照任何大学的课程大纲编写，但攻读计算机科学、电子和电气科学与工程学位(B.E./B.Tech/B.Sc./ M.E./M.Tech./M.Sc.)的学生会发现本书对他们的项目和实际工作非常有益。开始学习科学计算或希望将职业转向计算机视觉的软件和信息技术专业人员也将从本书中受益。
俗话说： “人皆犯错，宽恕是德”。有鉴于此，作者希望本书的不足之处可以被原谅。同时，作者对任何建设性的批评、反馈、修正和进一步改进的建议持开放态度。欢迎所有建设性的建议，作者将尽力将其纳入本书的后续版本中。
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