计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具

31.8 案例实现6：基于YOLO的交通目标检测应用

31.7 案例实现5：基于深度学习的以图搜图技术

31.6 案例实现4：基于LSTM的时间序列分析

31.5 案例实现3：基于CNN的图像矫正

31.4 案例实现2：基于CNN的物体识别

31.3 案例实现1：基于CNN的数字识别

31.2 理论基础

31.1 应用背景

第31章 深度学习综合应用

30.4 延伸阅读

30.3 程序实现

30.2 理论基础

30.1 案例背景

第30章 基于深度学习的视觉场景识别

29.4 延伸阅读

29.3 程序实现

29.2 理论基础

29.1 案例背景

第29章 基于深度学习的汽车目标检测

28.4 延伸阅读

28.3 程序实现

28.2 理论基础

28.1 案例背景

第28章 基于计算机视觉的自动驾驶应用

27.4 延伸阅读

27.3 程序实现

27.2 理论基础

27.1 案例背景

第27章 基于区域生长的肝脏影像分割系统

26.4 延伸阅读

26.3 程序实现

26.2 理论基础

26.1 案例背景

第26章 基于最小误差法的胸片分割技术

25.4 延伸阅读

25.3 程序实现

25.2 理论基础

25.1 案例背景

第25章 基于小波变换的数字水印技术

24.4 延伸阅读

24.3 仿真案例

24.2 模块介绍

24.1 案例背景

第24章 基于Simulink进行图像和视频处理

23.4 延伸阅读

23.3 程序实现

23.2 理论基础

23.1 案例背景

第23章 基于光流场的车流量计数应用

22.4 延伸阅读

22.3 程序实现

22.2 理论基础

22.1 案例背景

第22章 基于K-means聚类算法的图像分割

21.4 延伸阅读

21.3 程序实现

21.2 理论基础

21.1 案例背景

第21章 路面裂缝检测系统设计

20.4 延伸阅读

20.3 程序实现

20.2 理论基础

20.1 案例背景

第20章 基于帧间差法进行视频目标检测

19.4 延伸阅读

19.3 程序实现

19.2 理论基础

19.1 案例背景

第19章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术

18.4 延伸阅读

18.3 程序实现

18.2 理论基础

18.1 案例背景

第18章 基于GUI搭建通用视频处理工具

17.4 延伸阅读

17.3 程序实现

17.2 理论基础

17.1 案例背景

第17章 基于Harris的角点特征检测

16.4 延伸阅读

16.3 程序实现

16.2 理论基础

16.1 案例背景

第16章 基于融合特征的以图搜图技术

15.4 延伸阅读

15.3 程序实现

15.2 理论基础

15.1 案例背景

第15章 基于小波的图像压缩技术

14.4 延伸阅读

14.3 程序实现

14.2 理论基础

14.1 案例背景

第14章 基于主成分分析的图像压缩和重建

13.4 延伸阅读

13.3 程序实现

13.2 理论基础

13.1 案例背景

第13章 基于霍夫曼图像编码的图像压缩和重建

12.4 延伸阅读

12.3 程序实现

12.2 理论基础

12.1 案例背景

第12章 基于块匹配的全景图像拼接

11.4 延伸阅读

11.3 程序实现

11.2 理论基础

11.1 案例背景

第11章 基于小波技术进行图像融合

10.4 延伸阅读

10.3 程序实现

10.2 理论基础

10.1 案例背景

第10章 基于不变矩的数字验证码识别

9.4 延伸阅读

9.3 程序实现

9.2 理论基础

9.1 案例背景

第9章 基于特征匹配的英文印刷字符识别

8.4 延伸阅读

8.3 程序实现

8.2 理论基础

8.1 案例背景

第8章 基于知识库的手写体数字识别

7.4 延伸阅读

7.3 程序实现

7.2 理论基础

7.1 案例背景

第7章 基于主成分分析的人脸二维码识别

6.4 延伸阅读

6.3 程序实现

6.2 理论基础

6.1 案例背景

第6章 基于分水岭分割进行肺癌诊断

5.4 延伸阅读

5.3 程序实现

5.2 理论基础

5.1 案例背景

第5章 基于阈值分割的车牌定位识别

4.4 延伸阅读

4.3 程序实现

4.2 理论基础

4.1 案例背景

第4章 基于Hough变化的答题卡识别

3.4 延伸阅读

3.3 程序实现

3.2 理论基础

3.1 案例背景

第3章 基于多尺度形态学提取眼前节组织

2.4 延伸阅读

2.3 程序实现

2.2 理论基础

2.1 案例背景

第2章 基于形态学的权重自适应图像去噪

1.4 延伸阅读

1.3 程序实现

1.2 理论基础

1.1 案例背景

第1章 基于直方图优化的图像去雾技术

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

第1章 基于直方图优化的图像去雾技术

1.1 案例背景

1.2 理论基础

1.3 程序实现

1.4 延伸阅读

第2章 基于形态学的权重自适应图像去噪

2.1 案例背景

2.2 理论基础

2.3 程序实现

2.4 延伸阅读

第3章 基于多尺度形态学提取眼前节组织

3.1 案例背景

3.2 理论基础

3.3 程序实现

3.4 延伸阅读

第4章 基于Hough变化的答题卡识别

4.1 案例背景

4.2 理论基础

4.3 程序实现

4.4 延伸阅读

第5章 基于阈值分割的车牌定位识别

5.1 案例背景

5.2 理论基础

5.3 程序实现

5.4 延伸阅读

第6章 基于分水岭分割进行肺癌诊断

6.1 案例背景

6.2 理论基础

6.3 程序实现

6.4 延伸阅读

第7章 基于主成分分析的人脸二维码识别

7.1 案例背景

7.2 理论基础

7.3 程序实现

7.4 延伸阅读

第8章 基于知识库的手写体数字识别

8.1 案例背景

8.2 理论基础

8.3 程序实现

8.4 延伸阅读

第9章 基于特征匹配的英文印刷字符识别

9.1 案例背景

9.2 理论基础

9.3 程序实现

9.4 延伸阅读

第10章 基于不变矩的数字验证码识别

10.1 案例背景

10.2 理论基础

10.3 程序实现

10.4 延伸阅读

第11章 基于小波技术进行图像融合

11.1 案例背景

11.2 理论基础

11.3 程序实现

11.4 延伸阅读

第12章 基于块匹配的全景图像拼接

12.1 案例背景

12.2 理论基础

12.3 程序实现

12.4 延伸阅读

第13章 基于霍夫曼图像编码的图像压缩和重建

13.1 案例背景

13.2 理论基础

13.3 程序实现

13.4 延伸阅读

第14章 基于主成分分析的图像压缩和重建

14.1 案例背景

14.2 理论基础

14.3 程序实现

14.4 延伸阅读

第15章 基于小波的图像压缩技术

15.1 案例背景

15.2 理论基础

15.3 程序实现

15.4 延伸阅读

第16章 基于融合特征的以图搜图技术

16.1 案例背景

16.2 理论基础

16.3 程序实现

16.4 延伸阅读

第17章 基于Harris的角点特征检测

17.1 案例背景

17.2 理论基础

17.3 程序实现

17.4 延伸阅读

第18章 基于GUI搭建通用视频处理工具

18.1 案例背景

18.2 理论基础

18.3 程序实现

18.4 延伸阅读

第19章 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术

19.1 案例背景

19.2 理论基础

19.3 程序实现

19.4 延伸阅读

第20章 基于帧间差法进行视频目标检测

20.1 案例背景

20.2 理论基础

20.3 程序实现

20.4 延伸阅读

第21章 路面裂缝检测系统设计

21.1 案例背景

21.2 理论基础

21.3 程序实现

21.4 延伸阅读

第22章 基于K-means聚类算法的图像分割

22.1 案例背景

22.2 理论基础

22.3 程序实现

22.4 延伸阅读

第23章 基于光流场的车流量计数应用

23.1 案例背景

23.2 理论基础

23.3 程序实现

23.4 延伸阅读

第24章 基于Simulink进行图像和视频处理

24.1 案例背景

24.2 模块介绍

24.3 仿真案例

24.4 延伸阅读

第25章 基于小波变换的数字水印技术

25.1 案例背景

25.2 理论基础

25.3 程序实现

25.4 延伸阅读

第26章 基于最小误差法的胸片分割技术

26.1 案例背景

26.2 理论基础

26.3 程序实现

26.4 延伸阅读

第27章 基于区域生长的肝脏影像分割系统

27.1 案例背景

27.2 理论基础

27.3 程序实现

27.4 延伸阅读

第28章 基于计算机视觉的自动驾驶应用

28.1 案例背景

28.2 理论基础

28.3 程序实现

28.4 延伸阅读

第29章 基于深度学习的汽车目标检测

29.1 案例背景

29.2 理论基础

29.3 程序实现

29.4 延伸阅读

第30章 基于深度学习的视觉场景识别

30.1 案例背景

30.2 理论基础

30.3 程序实现

30.4 延伸阅读

第31章 深度学习综合应用

31.1 应用背景

31.2 理论基础

31.3 案例实现1：基于CNN的数字识别

31.4 案例实现2：基于CNN的物体识别

31.5 案例实现3：基于CNN的图像矫正

31.6 案例实现4：基于LSTM的时间序列分析

31.7 案例实现5：基于深度学习的以图搜图技术

31.8 案例实现6：基于YOLO的交通目标检测应用