计算机视觉基础与应用

内容简介

本书共分八章： 章为计算机视觉概论，分别介绍了计算机视觉的定义与发展、计算机视觉的内容与特点、计算机视觉的基础知识、计算机视觉的部分应用领域四个方面的内容；第二章为计算机视觉——图像分类，主要介绍了四个方面的内容，依次是图像分类的种类与发展、基于词袋表示的图像分类、基于Fisher向量的图像表示方法、基于深度学习的图像分类；第三章为计算机视觉——图像语义分割，分别介绍了五个方面的内容，依次是基于聚类的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、基于图论的分割方法、基于深度学习的分割方法；第四章为深度学习与图像识别，依次介绍了图像识别概述、深度学习框架、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络五个方面的内容；第五章为图像压缩，主要介绍了六个方面的内容，分别是Auto Encoder原理与模型搭建、Auto Encoder数据加载及模型训练与结果展示、GAN原理与训练流程、GAN随机生成人脸图片、Auto Encoder与GAN的结合以及图像修复；第六章为边缘检测，分别介绍了边缘检测基本理论、模板匹配方法与3×3模板算子理论、微分梯度算子与微分边缘算子、圆形算子、滞后阈值、Canny算子和Laplacian算子六个方面的内容；第七章为计算机视觉的基础应用，主要介绍了三个方面的内容，依次是计算机视觉在人脸检测与识别上的应用、计算机视觉在监控上的应用、计算机视觉在车载视觉系统上的应用；第八章为计算机视觉在AI云平台及移动端的应用，主要介绍了三个方面的内容，依次是AI云开发简介、云开发平台、云端机器学习应用。