内容简介
本书提供了相关工具和算法，能帮助读者实现分析和可视化图像处理。本书给出了60 余个具体实例的解决方法，采用“菜谱式”方式组织内容，以期指导读者快速实践图像的分析和可视化处理，应对图像处理中的常见挑战，并学习如何执行复杂的任务，如对象检测、图像分割和使用大型混合数据集的图像重建，以及各种图像增强和图像恢复技术，如卡通化、梯度混合和稀疏字典学习。?本书适合计算机视觉工程师、图像处理工程师、软件工程师和机器学习工程师等专业人士阅读，也适合具有一定Python编程基础并希望进一步了解图像处理的细节和复杂性的读者参考。
AI简介
这是一本专注于图像处理技术的综合性指南，涵盖了从图像处理工具算法到深度学习分类器的各个方面。书中提供了60余个具体实例的解决方法，采用“菜谱式”方式组织内容，以期指导读者快速实践图像的分析和可视化处理，应对图像处理中的常见挑战，并学习如何执行复杂的任务，如对象检测、图像分割和使用大型混合数据集的图像重建，以及各种图像增强和图像恢复技术，如卡通化、梯度混合和稀疏字典学习。
本书深入探讨了图像处理工具算法与实例步骤，包括人脸对齐和直方图匹配等。人脸对齐是一种图像处理任务，主要步骤包括识别面部标志和估计人脸的几何变换。直方图匹配则是通过图像直方图匹配其参考(模板)图像直方图的形式来对图像进行更改。
书中也详细介绍了图像处理和变换技术，如变换颜色空间、应用仿射变换、应用透视变换和单应性变换等。这些技术可以应用于各种图像处理任务，如图像分类、图像分割等，并且可以作为更复杂图像处理任务的预处理步骤。
在图像增强技术方面，书中探讨了图像增强技术的作用与实例，包括去噪/平滑、对比度改善和锐化等。这些技术通常不会改变图像的基本信息，而是通过调整图像的像素值或结构，使得图像在某些方面表现得更好。
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