Python計算機視覺編程

定　價：￥69.00

作　者：	（美）Jan,Erik,Solem 著，朱文濤，袁勇譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	程序設(shè)計計算機/網(wǎng)絡(luò)

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ISBN：	9787115352323	出版時間：	2014-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	265	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《Python計算機視覺編程》是計算機視覺編程的權(quán)威實踐指南，依賴Python語言講解了基礎(chǔ)理論與算法，并通過大量示例細致分析了對象識別、基于內(nèi)容的圖像搜索、光學(xué)字符識別、光流法、跟蹤、三維重建、立體成像、增強現(xiàn)實、姿態(tài)估計、全景創(chuàng)建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術(shù)。另外，書中附帶的練習(xí)還能讓讀者鞏固并學(xué)會應(yīng)用編程知識?！禤ython計算機視覺編程》適合的讀者是：有一定編程與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，想要了解計算機視覺的基本理論與算法的學(xué)生，以及計算機科學(xué)、信號處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、認知科學(xué)等領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者。

作者簡介

　　Jan Erik Solem，瑞典隆德大學(xué)副教授（數(shù)學(xué)成像小組），Polar Rose公司創(chuàng)始人兼CTO，計算機視覺研究者，Python愛好者，技術(shù)圖書作家，經(jīng)常出席各種計算機視覺、圖像分析、機器智能等國際會議并發(fā)表演講。他主要關(guān)注3D重建、變分問題與優(yōu)化、圖像分割與識別、形狀分析，有多年P(guān)ython計算機視覺教學(xué)、研究和行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗，技術(shù)博客為http：//www.janeriksolem.net。另著有Computing with Python： An Introduction to Python for Science and Engineering一書。

圖書目錄

推薦序　XI
前言　XIII
第1章　基本的圖像操作和處理　1
1．1　PIL：Python圖像處理類庫　1
1．1．1　轉(zhuǎn)換圖像格式　2
1．1．2　創(chuàng)建縮略圖　3
1．1．3　復(fù)制和粘貼圖像區(qū)域　3
1．1．4　調(diào)整尺寸和旋轉(zhuǎn)　3
1．2　Matplotlib　4
1．2．1　繪制圖像、點和線　4
1．2．2　圖像輪廓和直方圖　6
1．2．3　交互式標(biāo)注　7
1．3　NumPy　8
1．3．1　圖像數(shù)組表示　8
1．3．2　灰度變換　9
1．3．3　圖像縮放　11
1．3．4　直方圖均衡化　11
1．3．5　圖像平均　13
1．3．6　圖像的主成分分析(PCA)　14
1．3．7　使用pickle模塊　16
1．4　SciPy　17
1．4．1　圖像模糊　18
1．4．2　圖像導(dǎo)數(shù)　19
1．4．3　形態(tài)學(xué)：對象計數(shù)　22
1．4．4　一些有用的SciPy模塊　23
1．5　高級示例：圖像去噪　24
練習(xí)　28
代碼示例約定　29
第2章　局部圖像描述子　31
2．1　Harris角點檢測器　31
2．2　SIFT(尺度不變特征變換)　39
2．2．1　興趣點　39
2．2．2　描述子　39
2．2．3　檢測興趣點　40
2．2．4　匹配描述子　43
2．3　匹配地理標(biāo)記圖像　47
2．3．1　從Panoramio下載地理標(biāo)記圖像　47
2．3．2　使用局部描述子匹配　50
2．3．3　可視化連接的圖像　52
練習(xí)　54
第3章　圖像到圖像的映射　57
3．1　單應(yīng)性變換　57
3．1．1　直接線性變換算法　59
3．1．2　仿射變換　60
3．2　圖像扭曲　61
3．2．1　圖像中的圖像　63
3．2．2　分段仿射扭曲　67
3．2．3　圖像配準(zhǔn)　70
3．3　創(chuàng)建全景圖　76
3．3．1　RANSAC　77
3．3．2　穩(wěn)健的單應(yīng)性矩陣估計　78
3．3．3　拼接圖像　81
練習(xí)　84
第4章　照相機模型與增強現(xiàn)實　85
4．1　針孔照相機模型　85
4．1．1　照相機矩陣　86
4．1．2　三維點的投影　87
4．1．3　照相機矩陣的分解　89
4．1．4　計算照相機中心　90
4．2　照相機標(biāo)定　91
4．3　以平面和標(biāo)記物進行姿態(tài)估計　93
4．4　增強現(xiàn)實　97
4．4．1　PyGame和PyOpenGL　97
4．4．2　從照相機矩陣到OpenGL格式　98
4．4．3　在圖像中放置虛擬物體　100
4．4．4　綜合集成　102
4．4．5　載入模型　104
練習(xí)　106
第5章　多視圖幾何　107
5．1　外極幾何　107
5．1．1　一個簡單的數(shù)據(jù)集　109
5．1．2　用Matplotlib繪制三維數(shù)據(jù)　111
5．1．3　計算F：八點法　112
5．1．4　外極點和外極線　113
5．2　照相機和三維結(jié)構(gòu)的計算　116
5．2．1　三角剖分　116
5．2．2　由三維點計算照相機矩陣　118
5．2．3　由基礎(chǔ)矩陣計算照相機矩陣　120
5．3　多視圖重建　122
5．3．1　穩(wěn)健估計基礎(chǔ)矩陣　123
5．3．2　三維重建示例　125
5．3．3　多視圖的擴展示例　129
5．4　立體圖像　130
練習(xí)　135
第6章　圖像聚類　137
6．1　K-means聚類　137
6．1．1　SciPy聚類包　138
6．1．2　圖像聚類　139
6．1．3　在主成分上可視化圖像　140
6．1．4　像素聚類　142
6．2　層次聚類　144
6．3　譜聚類　152
練習(xí)　157
第7章　圖像搜索　159
7．1　基于內(nèi)容的圖像檢索　159
7．2　視覺單詞　160
7．3　圖像索引　164
7．3．1　建立數(shù)據(jù)庫　164
7．3．2　添加圖像　165
7．4　在數(shù)據(jù)庫中搜索圖像　167
7．4．1　利用索引獲取候選圖像　168
7．4．2　用一幅圖像進行查詢　169
7．4．3　確定對比基準(zhǔn)并繪制結(jié)果　171
7．5　使用幾何特性對結(jié)果排序　172
7．6　建立演示程序及Web應(yīng)用　176
7．6．1　用CherryPy創(chuàng)建Web應(yīng)用　176
7．6．2　圖像搜索演示程序　176
練習(xí)　179
第8章　圖像內(nèi)容分類　181
8．1　K鄰近分類法(KNN)　181
8．1．1　一個簡單的二維示例　182
8．1．2　用稠密SIFT作為圖像特征　185
8．1．3　圖像分類：手勢識別　187
8．2　貝葉斯分類器　190
8．3　支持向量機　195
8．3．1　使用LibSVM　196
8．3．2　再論手勢識別　198
8．4　光學(xué)字符識別　199
8．4．1　訓(xùn)練分類器　200
8．4．2　選取特征　200
8．4．3　多類支持向量機　201
8．4．4　提取單元格并識別字符　202
8．4．5　圖像校正　205
練習(xí)　206
第9章　圖像分割　209
9．1　圖割(Graph Cut)　209
9．1．1　從圖像創(chuàng)建圖　211
9．1．2　用戶交互式分割　216
9．2　利用聚類進行分割　218
9．3　變分法　224
練習(xí)　226
第10章　OpenCV　227
10．1　OpenCV的Python接口　227
10．2　OpenCV基礎(chǔ)知識　228
10．2．1　讀取和寫入圖像　228
10．2．2　顏色空間　228
10．2．3　顯示圖像及結(jié)果　229
10．3　處理視頻　232
10．3．1　視頻輸入　232
10．3．2　將視頻讀取到NumPy數(shù)組中　234
10．4　跟蹤　234
10．4．1　光流　235
10．4．2　Lucas-Kanade算法　237
10．5　更多示例　243
10．5．1　圖像修復(fù)　243
10．5．2　利用分水嶺變換進行分割　244
10．5．3　利用霍夫變換檢測直線　245
練習(xí)　246
附錄A　安裝軟件包　247
A．1　NumPy和SciPy　247
A．1．1　Windows　247
A．1．2　Mac OS X　247
A．1．3　Linux　248
A．2　Matplotlib　248
A．3　PIL　248
A．4　LibSVM　249
A．5　OpenCV　249
A．5．1　Windows和Unix　249
A．5．2　Mac OS X　249
A．5．3　Linux　250
A．6　VLFeat　250
A．7　PyGame　250
A．8　PyOpenGL　250
A．9　Pydot　251
A．10　Python-graph　251
A．11　Simplejson　252
A．12　PySQLite　252
A．13　CherryPy　252
附錄B　圖像集　253
B．1　Flickr　253
B．2　Panoramio　254
B．3　牛津大學(xué)視覺幾何組　255
B．4　肯塔基大學(xué)識別基準(zhǔn)圖像　255
B．5　其他　256
B．5．1　Prague Texture Segmentation Datagenerator與基準(zhǔn)　256
B．5．2　微軟研究院Grab Cut數(shù)據(jù)集　256
B．5．3　Caltech 101　256
B．5．4　靜態(tài)手勢數(shù)據(jù)庫　256
B．5．5　Middlebury Stereo數(shù)據(jù)集　256
附錄C　圖片來源　257
C．1　來自Flickr的圖像　257
C．2　其他圖像　258
C．3　插圖　258
參考文獻　259
索引　263