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OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)

OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)

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9789860776782
洪錦魁
深智數位
2022年1月12日
297.00  元
HK$ 252.45  






ISBN:9789860776782
  • 規格:平裝 / 656頁 / 17 x 23 x 3.28 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL

















    ★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★

    ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★

    ★★★★★【31個主題】+【423個Python實例】★★★★★



      筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言,同時採用2步驟說明:

      ◤函數數學原理解說◢

      ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢




      當讀者遵循這些步驟學習時,相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起,逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識,本書的主題內容如下:

      ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy知識

      ★ 影像讀取、輸出與儲存

      ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV

      ★ 建立藝術畫作

      ☆ 建立靜態與動態影像,打破OpenCV限制建立中文字輸出函數

      ★ 影像計算與影像的位元運算

      ☆ 重複曝光技術

      ★ 影像加密與解密

      ☆ 閾值處理

      ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密

      ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究

      ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射

      ☆ 影像遮罩與影像濾波器

      ★ 認識卷積

      ☆ 認識與刪除影像雜質

      ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算

      ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測

      ★ 影像金字塔

      ☆ 影像輪廓特徵與匹配

      ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試

      ☆ 醫學應用器官影像的徵兆

      ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測

      ☆ 無人車駕駛車道檢測技術

      ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理

      ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量

      ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換,進行影像處理

      ☆ 分水嶺演算法執行影像分割

      ★ 前景影像擷取

      ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑

      ★ 辨識手寫數字

      ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影

      ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式分配器

      ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌

      ★ 設計自己的哈爾偵測分配器,應用在偵測台灣汽車車牌

      ☆ 人臉辨識原理與應用

      ★ 執行車牌辨識? ?

    ?


     





    第一章 影像的讀取、顯示與儲存

    1-0 建議閱讀書籍

    1-1 程式導入OpenCV模組

    1-2 讀取影像檔案

    1-3 顯示影像與關閉影像視窗

    1-4 儲存影像

    ?

    第二章 認識影像表示方法

    2-1 位元影像表示法

    2-2 GRAY色彩空間

    2-3 RGB色彩空間

    2-4 BGR色彩空間

    2-5 獲得影像的屬性

    2-6 像素的BGR值

    ?

    第三章 學習OpenCV需要的Numpy知識

    3-1 陣列ndarray

    3-2 Numpy的資料型態

    3-3 建立一維或多維陣列

    3-4 一維陣列的運算與切片

    3-5 多維陣列的索引與切片

    3-6 陣列水平與垂直合併

    ?

    第四章 認識色彩空間到藝術創作

    4-1 BGR與RGB色彩空間的轉換

    4-2 BGR色彩空間轉換至GRAY色彩空間

    4-3 HSV色彩空間

    4-4 拆分色彩通道

    4-5 合併色彩通道

    4-6 拆分與合併色彩通道的應用

    4-7 alpha通道

    ?

    第五章 妙手空空建立影像

    5-1 影像座標

    5-2 建立與編輯灰階影像

    5-3 建立彩色影像

    ?

    第六章 影像處理的基礎知識

    6-1 灰階影像的編輯

    6-2 彩色影像的編輯

    6-3 編輯含alpha通道的彩色影像

    6-4 Numpy高效率讀取與設定像素的方法

    6-5 影像感興趣區域的編輯

    ?

    第七章 從靜態到動態的繪圖功能

    7-1 建立畫布

    7-2 繪製直線

    7-3 畫布背景色彩的設計

    7-4 繪製矩形

    7-5 繪製圓

    7-6 繪製橢圓或橢圓弧度

    7-7 繪製多邊形

    7-8 輸出文字

    7-9 反彈球的設計

    7-10 滑鼠事件

    7-11 滾動條的設計

    7-12 滾動條當作開關的應用

    ?

    第八章 影像計算邁向影像創作

    8-1 影像加法運算

    8-2 遮罩mask

    8-3 重複曝光技術

    8-4 影像的位元運算

    8-5 影像加密與解密

    ?

    第九章 閾值處理邁向數位情報

    9-1 threshold( )函數

    9-2 Otsu演算法

    9-3 自適應閾值方法adaptiveThreshold( )函數

    9-4 平面圖的分解

    9-5 隱藏在影像內的數位浮水印

    ?

    第十章 影像的幾何變換

    10-1 影像縮放效果

    10-2 影像翻轉

    10-3 影像仿射

    10-4 影像透視

    10-5 重映射

    ?

    第十一章 刪除影像雜訊

    11-1 建立平滑影像需認識的名詞

    11-2 均值濾波器

    11-3 方框濾波器

    11-4 中值濾波器

    11-5 高斯濾波器

    11-6 雙邊濾波器

    11-7 2D濾波核

    ?

    第十二章 數學形態學

    12-1 腐蝕(Erosion)

    12-2 膨脹(Dilation)

    12-3 OpenCV應用在數學形態學的通用函數

    12-4 開運算(Opening)

    12-5 閉運算(Closing)

    12-6 形態學梯度(morphological gradient)

    12-7 禮帽運算(tophat)

    12-8 黑帽運算(blackhat)

    12-9 核函數

    ?

    第十三章 影像梯度與邊緣偵測


    13-1 影像梯度的基礎觀念

    13-2 OpenCV函數Sobel( )

    13-3 OpenCV函數Scharr( )

    13-4 OpenCV函數Laplacian( )

    13-5 Canny邊緣檢測

    ?

    第十四章 影像金字塔

    14-1 影像金字塔的原理

    14-2 OpenCV的pyrDown( )函數

    14-3 OpenCV的pyrUp( )函數

    14-4 採樣逆運算的實驗

    14-5 拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid, LP)

    ?

    第十五章 輪廓的檢測與匹配

    15-1 影像內圖形的輪廓

    15-2 繪製影像內圖形輪廓的系列實例

    15-3 認識輪廓層級hierarchy

    15-4 輪廓的特徵—影像矩(Image moments)

    15-5 輪廓外形的匹配—Hu矩

    15-6 再談輪廓外形匹配

    ?

    第十六章 輪廓擬合與凸包的相關應用

    16-1 輪廓的擬合

    16-2 凸包

    16-3 輪廓的幾何測試

    ?

    第十七章 輪廓的特徵

    17-1 寬高比(Aspect Ratio)

    17-2 輪廓的極點

    17-3 Extent

    17-4 Solidity

    17-5 等效直徑(Equivalent Diameter)

    17-6 遮罩和非0像素點的座標訊息

    17-7 找尋影像物件最小值與最大值與他們的座標

    17-8 計算影像的像素的均值與標準差

    17-9 方向

    ?

    第十八章 從直線檢測到無人駕駛車道檢測

    18-1 霍夫變換的基礎原理解說

    18-2 HoughLines( )函數

    18-3 HoughLinesP( )函數

    18-4 霍夫圓環變換檢測

    ?

    第十九章 直方圖均衡化—增強影像對比度

    19-1 認識直方圖

    19-2 繪製直方圖

    19-3 直方圖均衡化

    19-4 限制自適應直方圖均衡化方法

    ?

    第二十章 模板匹配 Template Matching

    20-1 模板匹配的基礎觀念

    20-2 模板匹配函數matchTemplate( )

    20-3 單模板匹配

    20-4 多模板匹配

    ?

    第二十一章 傅立葉(Fourier)變換

    21-1 數據座標軸轉換的基礎知識

    21-2 傅立葉基礎理論

    21-3 使用Numpy執行傅立葉變換

    21-4 使用OpenCV完成傅立葉變換

    ?

    第二十二章 影像分割使用分水嶺演算法

    22-1 前言

    22-2 分水嶺演算法與OpenCV官方推薦網頁

    22-3 分水嶺演算法步驟1—認識distanceTransform( )

    22-4 分水嶺演算法步驟2—找出未知區域

    22-5 分水嶺演算法步驟3—建立標記

    22-6 完成分水嶺演算法

    ?

    第二十三章 影像擷取

    23-1 認識影像擷取的原理

    23-2 OpenCV的grabCut( )函數

    23-3 grabCut( )基礎實作

    23-4 自定義遮罩實例

    ?

    第二十四章 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑

    24-1 影像修復的演算法

    24-2 影像修復的函數inpaint( )

    24-3 修復蒙娜麗莎的微笑

    ?

    第二十五章 辨識手寫數字

    25-1 認識KNN演算法

    25-2 認識Numpy與KNN演算法相關的知識

    25-3 OpenCV的KNN演算法函數

    25-4 有關手寫數字識別的Numpy基礎知識

    25-5 識別手寫數字

    ?

    第二十六章 OpenCV的攝影功能

    26-1 啟用攝影機功能VideoCapture類別

    26-2 使用VideoWriter類別執行錄影

    26-3 播放影片

    26-4 認識攝影功能的屬性

    ?

    第二十七章 認識物件偵測原理與資源檔案


    27-1 物件偵測原理

    27-2 找尋OpenCV的資源檔案來源

    27-3 認識資源檔案

    27-4 人臉的偵測

    27-5 偵測側面的人臉

    27-6 路人偵測

    27-7 眼睛的偵測

    27-8 偵測貓臉

    27-9 俄羅斯車牌辨識

    ?

    第二十八章 攝影機與人臉檔案

    28-1 擷取相同大小的人臉存檔

    28-2 使用攝影機擷取人臉影像

    28-3 自動化攝影和擷取人像

    28-4 半自動拍攝多張人臉的實例

    28-5 全自動拍攝人臉影像

    ?

    第二十九章 人臉辨識


    29-1 LBPH人臉辨識

    29-2 Eigenfaces人臉辨識

    29-3 Fisherfaces人臉辨識

    29-4 專題實作 - 建立員工人臉識別登入系統

    ?

    第三十章 建立哈爾特徵分類器—車牌辨識


    30-1 準備正樣本與負樣本影像資料

    30-2 處理正樣本影像

    30-3 處理負樣本影像

    30-4 建立辨識車牌的哈爾(Haar)分類器

    30-5 訓練辨識車牌的哈爾分類器

    30-6 車牌偵測

    30-7 心得報告

    ?

    第三十一章 車牌辨識

    31-1 擷取所讀取的車牌影像

    31-2 使用 Tesseract OCR 執行車牌辨識

    31-3 偵測車牌與辨識車牌

    31-4 二值化處理車牌

    31-5 形態學的開運算處理車牌

    31-6 車牌辨識心得

    ?

    附錄A 安裝OpenCV

    A-1 安裝Numpy

    A-2 基本安裝OpenCV

    A-3 擴展模組安裝

    A-4 OpenCV的階層式分類器資源檔案

    ?

    附錄B OpenCV函數、名詞與具名常數索引表










      人工智慧的興起,除了機器學習與深度學習帶領風潮,AI視覺也成為人工智慧工程師鑽研的主題,多次與教育界的朋友聊天,一致感覺目前國內缺乏這方面完整敘述的書籍,這也是筆者撰寫這本書的動力。



      其實一幅影像要做分析,讓電腦認知影像本質,牽涉許多複雜的數學運算,所幸OpenCV已經將這些複雜的數學運算封裝在一個個的函數內,讓整個學習變得簡化與容易許多。然而學習一個知識如果只是會調用函數,不了解函數內部數學原理,所設計的程式只是空洞沒有靈魂的程式碼,為此筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言,同時採用2步驟說明。



      1:函數數學原理解說。

      2:套用函數講解影像創意與AI視覺的實例。



      當讀者遵循這步驟學習時,相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。在撰寫這本書時,筆者先從影像原理開始說起,逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識,這本書的主題內容如下:



      ●含31個主題、423個程式實例

      ●完整解說操作OpenCV需要的Numpy知識

      ●影像讀取、輸出與儲存

      ●認識色彩空間、BGR、RGB、HSV

      ●建立藝術畫作

      ●建立靜態與動態影像,打破OpenCV限制建立中文字輸出函數

      ●影像計算與影像的位元運算

      ●重複曝光技術

      ●影像加密與解密

      ●閾值處理

      ●數位情報員、深藏在影像的情報秘密

      ●數位浮水印、版權所有翻譯必究

      ●影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射

      ●影像遮罩與影像濾波器

      ●認識卷積

      ●認識與刪除影像雜質

      ●數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算

      ●從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測

      ●影像金字塔

      ●影像輪廓特徵與匹配

      ●輪廓的擬合、凸包與幾何測試

      ●醫學應用器官影像的徵兆

      ●霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測

      ●無人車駕駛車道檢測技術

      ●直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理

      ●模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量

      ●傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換,進行影像處理

      ●分水嶺演算法執行影像分割

      ●前景影像擷取

      ●影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑

      ●辨識手寫數字

      ●OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影

      ●應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式分配器

      ●偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌

      ●設計自己的哈爾偵測分配器,應用在偵測台灣汽車車牌

      ●人臉辨識原理與應用

      ●執行車牌辨識?? ?



      寫過許多的電腦書著作,本書沿襲筆者著作的特色,程式實例豐富,相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通OpenCV + Python,設計AI視覺的應用程式,編著本書雖力求完美,但是學經歷不足,謬誤難免,尚祈讀者不吝指正。


    洪錦魁2021-12-30

    jiinkwei@me.com




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    12. Excel VBA最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來下冊
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