计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具

评分9.3分

本书详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别、基于深度特征的以图搜画、基于CNN的字符识别、基于CNN的物体识别、基于CNN的图像矫正、基于LSTM的时间序列分析、基于深度学习的以图搜图技术、基于YOLO的智能交通目标检测等多项重要技术及应用，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习理论及其应用方面。 工欲善其事，必先利其器，本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材，并以MATLAB、Python为工具详细讲解了实验的核心程序。通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同实际