Python計算機(jī)視覺編程pdf txt mobi讀書筆記

應(yīng)該是這一學(xué)期圖像分析比較有用的工具書了悠鞍，numpy和matplotlib常用的方法基本都有取募，并且例子也不錯趋厉。非常好的計算機(jī)視覺入門書追城，亮點在于沒有直接使用 OpenCV 捣域，而是先簡單介紹算法原理，再利用 NumPy近她、matplotlib 等基本工具進(jìn)行算法實現(xiàn)叉瘩，對于已經(jīng)學(xué)習(xí)了計算機(jī)視覺理論膳帕，但是不知道怎么把公式變成代碼的人來說很有幫助粘捎。

作者: [瑞典] Jan Erik Solem

原作名: Programming Computer Vision with Python

譯者: 朱文濤 / 袁勇

出版年: 2014-6-10

頁數(shù): 284

下載地址：

http://www.txtepub.com/40221.html

讀書感悟：

《python計算機(jī)視覺編程》是計算機(jī)視覺編程的權(quán)威實踐指南，依賴python語言講解了基礎(chǔ)理論與算法危彩，并通過大量示例細(xì)致分析了對象識別攒磨、基于內(nèi)容的圖像搜索、光學(xué)字符識別汤徽、光流法娩缰、跟蹤、三維重建谒府、立體成像拼坎、增強(qiáng)現(xiàn)實、姿態(tài)估計完疫、全景創(chuàng)建泰鸡、圖像分割、降噪壳鹤、圖像分組等技術(shù)盛龄。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。

《python計算機(jī)視覺編程》適合的讀者是：有一定編程與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)余舶，想要了解計算機(jī)視覺的基本理論與算法的學(xué)生啊鸭，以及計算機(jī)科學(xué)、信號處理匿值、物理學(xué)赠制、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)挟憔、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者憎妙。

《python計算機(jī)視覺編程》

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(jī)模型與增強(qiáng)現(xiàn)實 85

4.1　針孔照相機(jī)模型 85

4.1.1　照相機(jī)矩陣 86

4.1.2　三維點的投影 87

4.1.3　照相機(jī)矩陣的分解 89

4.1.4　計算照相機(jī)中心 90

4.2　照相機(jī)標(biāo)定 91

4.3　以平面和標(biāo)記物進(jìn)行姿態(tài)估計 93

4.4　增強(qiáng)現(xiàn)實 97

4.4.1　pygame和pyopengl 97

4.4.2　從照相機(jī)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(jī)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(jī)矩陣 118

5.2.3　由基礎(chǔ)矩陣計算照相機(jī)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(kuò)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(jìn)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(jī) 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(jī) 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(jìn)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(jìn)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(xiàn) 259

索引 263