OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，可以实现计算机视觉算法。本书从 OpenCV 用 Python 实现的基础语法讲起，逐步深入计算机视觉的进阶实战，并在最后配合项目实战案例，重点介绍使用 OpenCV 进行人工智能项目以及日常生活中小应用程序开发的方法。通过本书读者不但可以系统地学习有关计算机视觉的知识，而且还能对图像处理的算法有更为深入的理解。 本书基于 Python，由浅入深、循序渐进地介绍了 OpenCV 从入门到实践的内容。本书共 13 章，内容涵盖OpenCV 基础知识、常见的图像操作、图像去噪、图像轮廓的提取与分析，以及人脸识别、目标追踪等计算机视觉的项目实战。

本书从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。继而以几个实战案例来介绍如何使用深度学习方法，在数据分析竞赛中取得较高的排名。最后，通过一个实战案例，介绍如何将模型放入 iOS 程序，制作相应的人工智能手机App。 本书适用于对深度学习有兴趣、希望入门这一领域的理工科大学生、研究生，以及希望了解该领域基本原理的软件开发人员。此外，本书所有案例均提供了云环境上的代码，便于读者复现结果，并进行深入 学习。

本书主要以Python+OpenCV为主，系统地介绍了Python在数字图像处理的各种应用算法和案例，对数字图像处理的各种算法进行讲解和案例分析，以方面读者后期继续进行人工智能、机器学习、深度学习等方面的学习和研究，不再需要更换编程语言和编程环境。 本书主要以介绍图像处理技术和应用实例为主，每个处理技术后面跟着至少一个应用实例，全书共给出189个应用实例程序，每个实例均已通过作者的调试，能够运行正常，读者可直接引用。

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《国外数学名著系列(续1)(影印版)38:图像处理与分析(变分,PDE,小波及随机方法)》主要内容：Image Processing and Analysis: Variational, PDE, Wavelet, andStochastic Methods is systematic and well organized, The authorsfirst investigate the geometric, functional, and atomic structures ofimages and then rigorously develop and analyze several imageprocessors. The book is comprehensive and integrative, covering thefour most...(展开全部)

“图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的 OpenCV 库，采用 Python 语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。 本书提供配套的源码，方便读者学习实践。本书可作为“图像处理”和“计算机视觉”课程的教材，适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV 初学者参考，也适合有一定 Python 语言基础的读者进阶学习。

本书以MATLAB R2020a版本的功能叙述为主，由浅入深地全面讲解MATLAB软件在图像处理方面应用的知识，是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。 本书涉及面广，涵盖一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍MATLAB在图像处理方面的使用。本书共分为12章，主要包括图形绘制、图像处理基础、图像运算、图像变换、图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用等内容。本书强调了图像处理的理论和应用相结合的方法，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序。 本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述，内容完整且每章相对独立，既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研工程技术人员的参考用书。

学习Photoshop，不仅要学习如何操作，更应该学习利用Photoshop来解决实际工作中各种任务和问题的思路，即为什么这么操作。本书以实际工作中读者常面临的各种任务和问题为切入点，系统地介绍利用Photoshop进行图像处理与制作的方法、技巧和经验。全书共12课，第1课讲解学习前读者应该了解的基础知识和核心学习方法，第2课讲解Photoshop的基础操作，第3课至第12课通过各种应用案例，分别讲解图层、选区、蒙版、调色、修图、合成、文字工具、图形工具组、时间轴、动作和批处理等方面的知识和应用技能。本书内容由浅入深，知识讲解与实操训练相结合，案例贴合实际应用，零基础的读者也能通过学习本书快速上手解决工作中的常见问题。此外，本书配有视频课程、PPT课件等教学资源，适合学校相关专业的师生使用。

本书内容由浅入深、循序渐进，涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章，首先简要介绍图像处理技术，以及深度学习在图像领域中的应用；接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例，详细讲解深度学习在图像处理中的应用。

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