更新时间：2024-02-27 15:49:39
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内容简介
前言
第1部分 基础知识导读篇
第1章 数字图像基础
1.1 图像表示基础
1.2 彩色图像的表示
1.3 应用基础
1.4 智能图像处理基础
1.5 抽象
第2章 Python基础
2.1 如何开始
2.2 基础语法
2.3 数据类型
2.4 选择结构
2.5 循环结构
2.6 函数
2.7 模块
第3章 OpenCV基础
3.1 基础
3.2 图像处理
3.3 感兴趣区域
3.4 掩模
3.5 色彩处理
3.6 滤波处理
3.7 形态学
第2部分 基础案例篇
第4章 图像加密与解密
4.1 加密与解密原理
4.2 图像整体加密与解密
4.3 脸部打码及解码
第5章 数字水印
5.1 位平面
5.2 数字水印原理
5.3 实现方法
5.4 具体实现
5.5 可视化水印
5.6 扩展学习
第6章 物体计数
6.1 理论基础
6.2 核心程序
6.3 程序设计
6.4 实现程序
第7章 缺陷检测
7.1 理论基础
7.2 程序设计
7.3 实现程序
第8章 手势识别
8.1 理论基础
8.2 识别过程
8.3 扩展学习：石头、剪刀、布的识别
第9章 答题卡识别
9.1 单道题目的识别
9.2 整张答题卡识别原理
9.3 整张答题卡识别程序
第10章 隐身术
10.1 图像的隐身术
10.2 视频隐身术
第11章 以图搜图
11.1 原理与实现
11.2 实现程序
11.3 扩展学习
第12章 手写数字识别
12.1 基本原理
12.2 实现细节
12.3 实现程序
12.4 扩展阅读
第13章 车牌识别
13.1 基本原理
13.2 实现程序
13.3 下一步学习
第14章 指纹识别
14.1 指纹识别基本原理
14.2 指纹识别算法概述
14.3 尺度不变特征变换
14.4 基于SIFT的指纹识别
第3部分 机器学习篇
第15章 机器学习导读
15.1 机器学习是什么
15.2 机器学习基础概念
15.3 OpenCV中的机器学习模块
15.4 OpenCV机器学习模块的使用
第16章 KNN实现字符识别
16.1 手写数字识别
16.2 英文字母识别
第17章 求解数独图像
17.1 基本过程
17.2 定位数独图像内的单元格
17.3 构造KNN模型
17.4 识别数独图像内的数字
17.5 求解数独
17.6 绘制数独求解结果
17.7 实现程序
17.8 扩展学习
第18章 SVM数字识别
18.1 基本流程
18.2 倾斜校正
18.3 HOG特征提取
18.4 数据处理
