python计算机视觉编程

　　python计算机视觉编程提供了详细的python开发说明以及多种方面的开发案例，一共拥有十个章节，充分讲述了Python图像处理类库、图像到图像的映射、PyGame和PyOpenGL等多种开发案例，并且附加了很多学习的代码，您可以在学习编程的时候将书籍的代码复制到你的编程软件上学习，让您可以一边看书，一般研究使用代码的方式；python计算机视觉编程每一个章节都提供了大量的开发学习方案，例如第9 章 “图像分割”介绍了通过聚类、用户交互或图像模型，将图像分割成有意义区域的不同技术，让您可以在学习的过程中了解开发语言可以配置的技术，让您在使用python的时候更容易理解基本的操作！

本书内容

　　1、用Python 对图像进行实战编程。

　　2、现实世界中各种应用背后的计算机视觉技术。

　　3、一些基本算法，以及如何实现并应用这些算法。

　　4、本书中的代码示例会向你展示物体识别、基于内容的图像检索、图像搜索、光学字符识别、光流、跟踪

　　5、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等内容像分割、降噪、图像分组等内容。

目录介绍

　　第 1 章　基本的图像操作和处理阅读

　　第 2 章　局部图像描述子

　　第 3 章　图像到图像的映射

　　第 4 章　照相机模型与增强现实

　　第 5 章　多视图几何

　　第 6 章　图像聚类

　　第 7 章　图像搜索

　　第 8 章　图像内容分类

　　第 9 章　图像分割

　　第 10 章　OpenCV

　　附录 A　安装软件包

　　附录 B　图像集

　　附录 C　图片来源

详细内容

　　第8章　图像内容分类　181

　　8．1　K邻近分类法(KNN)　181

　　8．1．1　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

　　8．3．2　再论手势识别　198

　　8．4　光学字符识别　199

　　8．4．1　训练分类器　200

　　8．4．2　选取特征　200

　　8．4．3　多类支持向量机　201

　　8．4．4　提取单元格并识别字符　202

　　8．4．5　图像校正　205

使用说明

　　1、下载并解压，得出pdf文件

　　2、如果打不开本文件，请务必在河东软件园选择一款阅读器下载

　　3、安装后，在打开解压得出的pdf文件

　　4、双击进行阅读

推荐理由

　　保持内容完整性和独立性。本书没有介绍计算机视觉的全部内容，而是完整呈现并解释所有代码。你应该能够重现这些示例，并可以直接在它们之上构建其他应用，让读者在阅读本书的时候，在计算机上跟着书中示例进行练习

使用代码示例

　　本书旨在帮助你完成工作。通常，你可以在程序或文档中使用本书的代码。你不必联系我们请求许可，除非你要复制本书的大量代码。例如，用本书的几段代码编写程序不需要获得许可；售卖或再分发O‘Reilly 的图书示例光盘需要获得许可；引用本书和示例代码回答问题不需要获得许可；将本书中的大量示例代码纳入产品文档中需要获得许可。

本书中的字体约定如下

　　1、 楷体

　　用于定义。

　　2、 等宽字体（Constant width）

　　用于函数、Python 模块及代码示例，也用于控制台打印输出。

版权声明

　　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 O‘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‘ReillyMedia, 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。

　　著　　　　[美] Jan Erik Solem

　　译　　　　朱文涛　袁　勇

　　责任编辑　李松峰　毛倩倩

　　执行编辑　杨　琳

　　责任印制　焦志炜

　　人民邮电出版社出版发行

注意事项

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