本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，最后结合具体案例，使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。

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。

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。

本书通过具体的编程实践案例，全面系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。最后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。

本书通过具体的编程实践案例，全面系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。最后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。

“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。

本书介绍如何用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12 章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。本书适合Python 工程师和相关研究人员阅读，也适合对计算机视觉、图像处理、机器学习和深度学习感兴趣的软件工程师参考。

本书介绍如何用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12 章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。本书适合Python 工程师和相关研究人员阅读，也适合对计算机视觉、图像处理、机器学习和深度学习感兴趣的软件工程师参考。

本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的最新版本进行了更新，其范围进行了扩展，以涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种最先进的机器学习技术。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。书中涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。

适读人群： 想进入机器学习领域的初学者； 计算机及相关专业的学生； 想要向机器学习工程师、数据科学家转型的非开发岗人员； 使用过机器学习技术，但想要更加深入了解其工作原理的人员； 其他对机器学习、人工智能有兴趣的自学者 本书是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术，并且给出了机器学习背后的原理，使你可以自己建立模型和应用程序。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的新版本进行了更新，涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种先进的机器学习技术。 机器学习将改变你解决问题的思路，并让你看到如何释放数据的力量来解决问题。无论你是Python机器学习的初学者还是想加深自己对前沿发展的...(展开全部)