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# 【大享】Python+OpenCV:機器學習+深度學習40大電腦視覺案例入門到實戰9786267273142深智

## 價格

目前價格：NT$900

原價：NT$1200.00

庫存狀態：有庫存

可售數量：5

資料時間：2026-10-08T08:52:50.634Z

## 分類

分類名稱：程式語言

分類路徑：

圖書/影音/文具 > 圖書與雜誌 > 電腦/網路 > 程式語言

## 商品狀態

商品狀態：全新品

## 賣家資訊

賣場名稱：電腦圖書專業門市

賣家 ID：Y1239803676

## 商品描述

Python+OpenCV：機器學習+深度學習40大電腦視覺案例入門到實戰

作者： 李立宗

出版社：深智數位

ISBN：9786267273142

出版日期：2023/02/20

語言：繁體中文

定價：1200元

內容介紹

★☆★ 全面掌握機器學習的影像處理，豐富實例等你來挖掘！ ★☆★
 
　　機器學習的影像處理，是當前最熱門的研究領域之一，而這其中OpenCV-Python整合了OpenCV C++API和Python的最佳特性，使其成為電腦視覺領域內極具影響力和實用性的工具。
 
　　本書透過案例來介紹所有影像相關的技術，包含了基礎演算法、機器學習、深度學習。在基礎部分，有影像安全（影像加密、影像關鍵部位打碼、隱身術）、影像辨識（答題卡辨識、手勢辨識、車牌辨識、指紋辨識、手寫數字辨識）、物體計數、影像檢索、缺陷檢測等。
 
　　在機器學習部分，則實作了KNN實現字元（手寫數字、英文字母）辨識、數獨影像求解（KNN）、SVM手寫數字辨識、行人檢測、藝術畫（K平均值聚類）等。在深度學習方面，包括了影像分類、物件辨識（YOLO演算法、SSD演算法）、語義分割、實例分割、風格遷移、姿勢辨識等。
 
　　另外在最流行的人臉辨識相關方面，則提供了人臉檢測、人臉辨識、勾勒五官輪廓、人臉對齊、表情辨識、駕駛員疲勞檢測、易容術、性別和年齡辨識等。
 
　　本書對電腦視覺涉及的基礎知識進行了全面且系統性的深入梳理，能夠幫助讀者快速掌握該領域的核心基礎知識，此外，透過豐富的實例介紹，也能避免將案例作為單一問題看待的窘境，並且可以從不同的角度理解及分析問題，讓讀者能夠加以組合運用，創建屬於自己獨特的影像處理法寶！

目錄
【第一部分 基礎知識導讀篇】
01 數位影像基礎1.1 影像表示基礎1.2 彩色影像的表示 1.3 應用基礎 1.4 智慧影像處理基礎1.5 抽象02 Python基礎2.1 如何開始2.2 基礎語法2.3 資料型態2.4 選擇結構2.5 迴圈結構2.6 函數2.7 模組03 OpenCV基礎3.1 基礎3.2 影像處理3.3 感興趣區域3.4 遮罩3.5 色彩處理3.6 濾波處理3.7 形態學【第二部分 基礎案例篇】
04 影像加密與解密4.1 加密與解密原理4.2 影像整體加密與解密4.3 臉部馬賽克及解馬賽克 05 數位浮水印5.1 位元平面5.2 數位浮水印原理5.3 實現方法5.4 具體實現5.5 視覺化浮水印5.6 擴充學習06 物體計數6.1 理論基礎6.2 核心程式6.3 程式設計6.4 實現程式 07 缺陷檢測7.1 理論基礎7.2 程式設計7.3 實現程式08 手勢辨識8.1 理論基礎8.2 辨識過程8.3 擴充學習：石頭、剪刀、布的辨識09 答題卡辨識9.1 單道題目的辨識9.2 整張答題卡辨識原理9.3 整張答題卡辨識程式10 隱身術10.1 影像的隱身術10.2 視訊隱身術11 以圖搜圖11.1 原理與實現11.2 實現程式11.3 擴充學習12 手寫數字辨識12.1 基本原理12.2 實現細節12.3 實現程式12.4 擴充閱讀13 車牌辨識13.1 基本原理13.2 實現程式13.3 下一步學習14 指紋辨識14.1 指紋辨識基本原理14.2 指紋辨識演算法概述14.3 尺度不變特徵變換14.4 基於SIFT的指紋辨識【第三部分 機器學習篇】15 機器學習導讀15.1 機器學習是什麼15.2 機器學習基礎概念15.3 OpenCV中的機器學習模組15.4 OpenCV機器學習模組的使用16 KNN實現字元辨識16.1 手寫數字辨識16.2 英文字母辨識17 求解數獨影像17.1 基本過程17.2 定位數獨影像內的儲存格17.3 建構KNN模型17.4 辨識數獨影像內的數字17.5 求解數獨17.6 繪製數獨求解結果17.7 實現程式17.8 擴充學習18 SVM數字辨識18.1 基本流程18.2 傾斜校正18.3 HOG特徵提取 18.4 資料處理 18.5 建構及使用SVM分類器 18.6 實現程式18.7 參考學習 19 行人檢測19.1 方向梯度長條圖特徵19.2 基礎實現19.3 函數detectMultiScale參數及最佳化19.4 完整程式 19.5 參考學習20 K均值聚類實現藝術畫20.1 理論基礎20.2 K均值聚類別模組20.3 藝術畫【第四部份 深度學習篇】
21 深度學習導讀21.1從感知機到類神經網路21.2 類神經網路如何學習 21.3 深度學習是什麼21.4 啟動函數的分類 21.5 損失函數21.6 學習的技能與方法21.7 深度學習遊樂場22 卷積神經網路基礎22.1 卷積基礎 22.2 卷積原理22.3 填充和步進值 22.4 池化操作22.5...

## 圖片

| 類型 | 圖片 URL | 說明 |
|---|---|---|
| 主圖 | https://img.yec.tw/ob/image/db39574c-88fb-41a8-9fe2-034a806c1b2c.jpg | 商品主圖 |

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