包邮数字图像处理与深度学习技术应用

第1章 图像处理编程基础 （1） 1.1 Python开发基础 （1） 1.1.1 Python的安装 （1） 1.1.2 PyCharm的安装 （6） 1.1.3 OpenCV及常用库的配置 （9） 1.2 数字图像处理与深度学习技术简介 （13） 1.3 系统界面开发基础 （15） 1.4 图像显示 （17） 1.4.1 待处理图像的显示 （17） 1.4.2 处理后图像的显示 （20） 习题 （20） 第2章 彩色图像特效处理 （21） 2.1 图像的颜色表示 （21） 2.1.1 像素的颜色 （21） 2.1.2 图像的存储结构 （21） 2.1.3 图像的精度 （25） 2.2 彩色图像的灰度化处理 （26） 2.3 彩色图像的着色处理 （28） 2.4 彩色图像的亮度调整 （29） 2.5 彩色图像的对比度调整 （31） 2.6 彩色图像的曝光处理 （33） 2.7 彩色图像的马赛克处理 （34） 2.8 彩色图像的梯度锐化处理 （35） 2.9 彩色图像的浮雕处理 （37） 2.10 彩色图像的霓虹处理 （38） 小结 （39） 习题 （40） 第3章 图像的合成处理 （41） 3.1 图像的代数运算 （41） 3.1.1 图像加运算 （41） 3.1.2 图像减运算 （43） 3.2 图像逻辑运算 （45） 3.2.1 位与运算 （46） 3.2.2 位或运算 （47） 3.2.3 位非运算 （48） 3.2.4 位异或运算 （49） 小结 （50） 习题 （51） 第4章 图像的几何变换 （52） 4.1 概述 （52） 4.2 图像平移 （54） 4.3 图像镜像 （56） 4.4 图像缩放 （58） 4.5 图像转置 （60） 4.6 投影变换 （61） 4.7 图像旋转 （63） 小结 （66） 习题 （66） 第5章 图像的灰度变换 （67） 5.1 概述 （67） 5.2 二值化和阈值处理 （68） 5.3 灰度线性变换与分段线性变换 （69） 5.3.1 灰度线性变换 （69） 5.3.2 分段线性变换 （71） 5.4 灰度非线性变换