数字图像处理与深度学习技术应用pdf+epub

本书介绍了数字图像处理技术和深度学习技术，以及这些技术的应用，全书由12章组成。前九章主要介绍数字图像处理技术，内容包括：Python 环境搭建、位图基础、图像的显示、图像的几何变换、图像灰度变换、图像的平滑处理、图像锐化处理、图像分割及测量、图像的形态学处理，后三章主要介绍深度学习技术，将数字图像处理技术和深度学习技术相结合应用于项目发，内容包括基于卷积神经网络CNN 模型的汉字识别、基于Faster RCNN 模型的手势识别、基于卷积神经网络CNN 模型的语音识别共三个项目的发技术。本书仅仅介绍基本的理论知识，同时介绍将理论转化为代码的实现步骤和基于Python 发工具的编程代码，并且可以将处理前与处理后的图像行对照比较。实例程序的框架结构简单，代码简洁，使初学Python 者很快就掌握图像处理与图像识别技术。<br/>【作者】<br/>杨淑莹，博士，天津理工大学计算机科学与工程学院教授，硕士研究生导师，天津市“教学名师”，中国图像图形学学会第五届理事会学术委员会委员。多年来在图像、语音、时间序列等方面行模式识别相关工作的深研究，涉及模式识别，数字图像处理、信号与信息处理、智能计算等领域。承担并完成国家级、市级自然科学基金项目多项，获得天津市科学技术步奖2项，发表论文50多篇；撰写专著6部。现任国家级精品课、国家级精品资源共享课负责人；主编教材获得国家级“十一五”规划教材和国家级“十二五”规划教材；获得市级教学成果奖3项。<br/>