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python计算机视觉、python计算机视觉、python计算机视觉
版权声明 o 2012 by O'Reilly Media, Inc Simplified Chinese Edition, jointly published by O Reilly Media, Inc and Posts telecom Press, 2014. Authorized translation of the English edition, 2014 OReilly Media, Inc, the owner of all rights to publish and sell the same. All rights reserved including the rights of reproduction in whole or in part in any form 英文原版由 O'Reilly media,Inc.出版2012 简体中文版由人民邮电出版社出版,2014。英文原版的翻译得到Oˆ Reilly media,Inc 的授权。此简体中文版的出版和销售得到出版权和销售权的所有者 O Reill Media,Inc.的许可 版权所有,未得书面许可,本书的任何部分和全部不得以任何形式重制 O Reilly Media,nc介绍 O'Reilly media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。 自1978年开始,Oˆ Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创 着未来,而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社 会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者, O'Reilly的发展充满了对创新的 倡导、创造和发扬光大 Oˆ Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”;创建第一个商业网站(GNN);组 织了影响深远的开放源代码峰会,以至于开源软件运动以此命名;创立了Make杂志, 从而成为DⅠY革命的主要先锋;公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。 oˆ Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖,共同描绘岀开创 新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择, O Reilly现在还将先锋专家的 知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版、在线服务还是面授课程,每 项oˆ Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量 业界评论 ¨ O'Reilly radar博客有口皆碑。” — Wired O'Reilly凭借一系列(真希望当初我也想到了)非凡想法建立了数百万美元的业务。” Business 2.0 Oˆ Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。” -CRN “一本 O'Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。” Irish times Tim是位特立独行的商人,他不光放眼于最长远、最广阔的视野,并且切实地按照 Yogi Berra的建议去做了:‘如果你在路上遇到岔路口,走小路(岔路)。’回顾过去 Tim似乎每一次都选择了小路,而且有几次都是一闪即逝的机会,尽管大路也不错」 -Linux journal 目录 推荐序 前言… ………XII 第1章基本的图像操作和处理 11PIL: Python图像处理类库 1.1.1转换图像格式 1.1.2创建缩略图 1.1.3复制和粘贴图像区域 1.1.4调整尺寸和旋转 2 Matplotlib……………………… 1.2.1绘制图像、点和线 122图像轮廓和直方图 1.23交互式标注 1.3 NumPy… 13.1图像数组表 1.3.2灰度变换 1.3.3图像缩放… 1.3.4直方图均衡化………… 1.3.5图像平均… …13 1.3.6图像的主成分分析(PCA)…… 14 1.3.7使用 pickle模块 1.4 SciPy……… 17 1.4.1图像模糊… 1.4.2图像导数 1.43形态学:对象计数 144一些有用的 SciPy模块 23 1.5高级示例:图像去噪 24 练习…… 28 代码示例约定 ………29 第2章局部图像描述子… 2.1Hari角点检测器 22SIFT(尺度不变特征变换)… 39 22.1兴趣点…………… 39 2.2.2描述子 39 223检测兴趣点 40 2.2.4匹配描述子 43 23匹配地理标记图像 47 2.3.1从 Panoramio下载地理标记图像 47 2.3.2使用局部描述子匹配… 50 2.3.3可视化连接的图像… 练习 第3章图像到图像的映射 57 3.1单应性变换 ………57 3.1.1直接线性变换算法… ……59 3.1.2仿射变换 …60 3.2图像扭曲 3.2.1图像中的图像 322分段仿射扭曲 3.2.3图像配准… ………70 3.3创建全景图 6 3.3.1 RANSAC……………………… 3.3.2稳健的单应性矩阵估计 3.3.3拼接图像 练习 84 第4章照相机模型与增强现实… 85 4.1针孔照相机模型 4.1.1照相机矩阵 86 4.1.2三维点的投影 4.1.3照相机矩阵的分解 9 4.1.4计算照相机中 4.2照相机标定 目录 43以平面和标记物进行姿态估计 44增强现实… 44. I Py Game和 PyOpengL… 44.2从照相机矩阵到 Opengl格式 44.3在图像中放置虚拟物体 100 4.44综合集成 4.4.5载入模型 练习 106 第5章多视图几何 107 5.1外极几何… 5.1.1一个简单的数据集 ……109 51.2用Matp1ot1ib绘制三维数据 111 5.1.3计算F:八点法… l12 51.4外极点和外极线 113 52照相机和三维结构的计算 116 521三角剖分 ……116 22由三维点计算照相机矩阵 118 23由基础矩阵计算照相机矩阵 120 53多视图重建 53.1稳健估计基础矩阵 123 532三维重建示 125 533多视图的扩展示例…… ……129 54立体图像… 130 练习 135 第6章图像聚类 137 6.1K- means聚类 137 61. Scipy聚类包 138 6.1.2图像聚类 6.1.3在主成分上可视化图像 ……140 6.1.4像素聚类 142 62层次聚类 14 63谱聚类 152 练习……… 157 第7章图像搜索 159 7.1基于内容的图像检索… 159 72视觉单词 160 目录|W 7.3图像索引 164 7.3.1建立数据库 164 7.3.2添加图像 165 7.4在数据库中搜索图像 167 7.4.1利用索引获取候选图像 …168 7.4.2用一幅图像进行查询 …169 7.4.3确定对比基准并绘制结果…… …171 7.5使用几何特性对结果排序 ……172 7.6建立演示程序及Web应用 ………176 76.1用 Cherry Py创建Web应用 176 7.6.2图像搜索演示程序 ……176 练习…………………………………179 第8章图像内容分类 ………181 8.1K邻近分类法(KNN)… ………181 81.1一个简单的二维示例 ………182 8.1.2用稠密SIFT作为图像特征 185 8.1.3图像分类:手势识别 187 8.2贝叶斯分类器 190 8.3支持向量机 ……195 8.3.1使用 Libsvm…………………………………………196 83.2再论手势识别 …………198 84光学字符识别 199 84.1训练分类器 84.2选取特征… 843多类支持向量机… …201 84.4提取单元格并识别字符…… 202 84.5图像校正…… 练习… 206 第9章图像分割 209 9.1图割( Graph Cut)… 91.1从图像创建图 211 91.2用户交互式分割 216 92利用聚类进行分割 218 93变分法 224 练习 …………226 第10章 OpenCV 227 10.1 OpenCV的 Python接口… 227 目录 10.2 OpenCV基础知识 ……………228 10.2.1读取和写入图像 228 10.2.2颜色空间 228 10.2.3显示图像及结果 229 10.3处理视频 232 10.3.1视频输入 232 10.3,2将视频读取到 NumPy数组中 234 10.4跟踪 234 10.4.1光流 235 10.42 Lucas- Kanade算法… 237 10.5更多示例… 243 10.5.1图像修复…… 243 10.5.2利用分水岭变换进行分割… ……244 10.53利用霍夫变换检测直线…… ……245 练习…………… ……246 附录A安装软件包 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 Matplot1ib… ……248 A.3PIL………… ……248 A.4 Libsvm…… 249 A.5 OpenCv… ……………249 A.5.1 Windows和 Unix… ……………249 A.5.2 Mac OsⅩ………… ………249 A.5.3 Linux…………… A.6 VLFeat… A.7 Py Game…… A.8 PyOpengl……… A 9 Pydot 51 A.10 Python- graph…… A.11 Simplejson……… 252 A.12 PySQLite… ………252 A.13 Cherry py………………………… 附录B图像集 B.1 Flickr…… ……253 目录X B2 Panoramio B3牛津大学视觉几何组 255 B.4肯塔基大学识别基准图像 ………255 B.5其他 B51 Prague Texture Segmentation Datagenerator与基准 ………256 B.5.2微软研究院 Grab Cut数据集 256 B 5.3 Caltech 101 56 B.54静态手势数据库 256 B.55 Middlebury Stereo数据集 256 附录C图片来源…… C.1来自 Flickr的图像 257 C.2其他图像 258 C.3插图 参考文献 ……259 索引 …263 目录

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