Procesamiento de imágenes digitales - Basado en Python Prensa de la industria de maquinaria informática para escuelas universitarias y vocacionales secundarias

●Prefacio
Capítulo 1 Descripción general del procesamiento de imágenes
1.1 Imagen Digital
1.2 Procesamiento Digital de Imágenes
1.2.1 ¿Qué es el procesamiento digital de imágenes?
1.2.2 Características básicas del procesamiento digital de imágenes
1.2.3 Disciplinas y campos relacionados
1.3 Contenido de investigación del procesamiento digital de imágenes
1.3.1 Tres niveles de procesamiento de imágenes digitales
1.3.2 Contenidos principales del curso de procesamiento digital de imágenes
1.3.3 Varias operaciones en el procesamiento digital de imágenes
1.4 Aplicaciones Clásicas del Procesamiento Digital de Imágenes
1.4.1 Aplicación en astronomía
1.4.2 Aplicaciones de imágenes de teledetección
1.4.3 Aplicación de Imagen Médica
1.4.4 Aplicación en pruebas industriales
1.4.5 Aplicación en la aplicación de la ley de seguridad pública
1.4.6 Aplicación de Monitoreo Inteligente
…

Este libro presenta de manera exhaustiva las teorías básicas, los algoritmos clásicos y las aplicaciones típicas del procesamiento digital de imágenes. El contenido de este libro incluye el conocimiento básico del procesamiento digital de imágenes, mejora de imágenes, restauración de imágenes, transformación geométrica y corrección geométrica de imágenes, procesamiento morfológico de imágenes, segmentación de imágenes, descripción de imágenes y extracción de características, etc. También introduce las ideas básicas de diseño y los métodos de diseño de los sistemas de procesamiento digital de imágenes a los lectores en detalle a través de un sistema de reconocimiento de matrículas relativamente completo. La parte práctica de este libro introduce los métodos comunes de los kits de herramientas relacionados con el procesamiento de imágenes como OpenCV, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, etc. Los códigos se recopilan para generar el "Sistema de Demostración de Algoritmos de Procesamiento de Imágenes basado en Python v1.0" para ayudar a los lectores a comprender el algoritmo. Para adaptarse al desarrollo de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, este libro introduce brevemente la invarianza de traslación, rotación, escalado, deformación, etc. de las redes neuronales convolucionales, para que los lectores puedan comprender las ventajas de las redes neuronales convolucionales en el procesamiento de imágenes. Durante el proceso de escritura, los editores de este libro recopilaron y ordenaron una gran cantidad de algoritmos clásicos de procesamiento de imágenes e introdujeron nuevas tecnologías de procesamiento de imágenes. Los ejemplos del libro han sido depurados en el entorno Python. Este libro puede utilizarse como referencia para información electrónica, inteligencia artificial, informática, etc. en universidades ordinarias.