Python 3圖像處理實戰(zhàn)

第1章圖像處理中的概念
1.1信號與信號處理
1.2圖像和圖像處理
1.3小結(jié)
練習
第2章在Windows上安裝Python 3
2.1Python網(wǎng)站
2.2小結(jié)
練習
第3章樹莓派簡介
3.1單板計算機
3.1.1單板計算機的優(yōu)缺點
3.1.2流行的SBC系列
3.2樹莓派
3.3Raspbian操作系統(tǒng)
3.4設(shè)置和啟動樹莓派
3.4.1設(shè)置所需的硬件
3.4.2設(shè)置所需的軟件
3.4.3將操作系統(tǒng)寫入MicroSD卡
3.4.4啟動樹莓派
3.5config.txt和raspiconfig
3.6連接到網(wǎng)絡(luò)
3.6.1連接WiFi
3.6.2連接有線網(wǎng)絡(luò)
3.6.3檢查連接狀態(tài)
3.7遠程連接樹莓派
3.7.1使用PuTTY和Bitvise SSH客戶端訪問
命令提示符窗口程序
3.7.2帶有RDP和VNC的遠程桌面
3.8更新樹莓派
3.9關(guān)閉并重新啟動樹莓派
3.10為什么使用樹莓派
3.11小結(jié)
練習
第4章Python 3基礎(chǔ)知識
4.1Python編程語言的歷史
4.2為什么使用Python 3
4.3Python編程語言的功能和優(yōu)點
4.4IDLE和Hello World!
4.5Python解釋器模式
4.6Raspbian OS上的Python
4.7Raspbian中的其他編輯器
4.8小結(jié)
練習
第5章科學Python生態(tài)系統(tǒng)簡介
5.1Python包索引(PyPI)和pip
5.2科學Python生態(tài)系統(tǒng)
5.3IPython和Jupyter
5.4小結(jié)
練習
第6章NumPy和Matplotlib簡介
6.1NumPy簡介
6.1.1Ndarray
6.1.2NumPy和Matplotlib的安裝
6.2開始NumPy編程
6.3Ndarray屬性
6.4Ndarray常數(shù)
6.5Ndarray創(chuàng)建例程
6.6Matplotlib的Ndarray創(chuàng)建例程
6.7隨機數(shù)據(jù)生成
6.8數(shù)組操作例程
6.9位運算和統(tǒng)計運算
6.10小結(jié)
練習
第7章利用Matplotlib進行可視化
7.1單線圖
7.2多線圖
7.3網(wǎng)格、軸和標簽
7.4顏色、樣式和標記
7.5小結(jié)
第8章使用NumPy和Matplotlib進行基本圖像處理
8.1圖像數(shù)據(jù)集
8.2安裝Pillow
8.3讀取和保存圖像
8.4NumPy
8.5圖像統(tǒng)計
8.6圖像掩碼
8.7圖像通道
8.8圖像算術(shù)運算
8.9圖像位邏輯運算
8.10圖像直方圖
8.11小結(jié)
練習
第9章使用NumPy和Matplotlib進行高級圖像處理
9.1彩色到灰度轉(zhuǎn)換
9.2圖像閾值化
9.3彩色圖像增亮
9.4彩色圖像變暗
9.5梯度
9.6最大RGB濾波器
9.7強度標準化
9.8小結(jié)
練習
第10章開始ScikitImage
10.1Scikits簡介
10.2在Windows和樹莓派Raspbian上安裝ScikitImage
10.3ScikitImage的基礎(chǔ)知識
10.4顏色空間轉(zhuǎn)換
10.5小結(jié)
練習
第11章閾值化直方圖的均衡化和變換
11.1簡單閾值化、Otsu二值化和自適應(yīng)閾值化
11.2直方圖均衡化
11.3圖像變換
11.4小結(jié)
練習
第12章核、卷積和濾波器
12.1圖像濾波
12.2ScikitImage的內(nèi)置圖像濾波器
12.3小結(jié)
練習
第13章形態(tài)學運算和圖像復原
13.1數(shù)學形態(tài)學和形態(tài)學運算
13.2通過修復復原圖像
13.3小結(jié)
第14章噪聲消除和邊緣檢測
14.1噪聲
14.2噪聲消除
14.3Canny邊緣檢測器
14.4小結(jié)
練習
第15章高級圖像處理操作
15.1SLIC分割
15.2灰度圖像著色
15.3輪廓
15.4小結(jié)
第16章包管理
16.1Python實現(xiàn)和發(fā)行版
16.2Anaconda
16.3conda包管理
16.4Spyder IDE
16.5小結(jié)
16.6總結(jié)