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Python图像处理经典实例
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7.2 使用Gabor滤波器组对纹理进行分类

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2025-03-25 07:31:47
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  • 封面
  • 内容提要
  • 前言
  • 读者对象
  • 各章内容概述
  • 如何更有效地学习本书的内容
  • 下载实例代码文件
  • 体例约定
  • 体例说明
  • 第1章 图像处理与变换
  • 1.1 技术要求
  • 1.2 变换颜色空间（RGB→Lab）
  • 1.3 应用仿射变换
  • 1.4 应用透视变换和单应性变换
  • 1.5 基于图像创建铅笔草图
  • 1.6 创建卡通图像
  • 1.7 模拟光艺术长曝光
  • 1.8 在HSV颜色模型中使用颜色进行目标检测
  • 第2章 图像增强
  • 2.1 使用滤波器去除图像中不同类型的噪声
  • 2.2 基于去噪自编码器的图像去噪
  • 2.3 基于PCADFTDWT的图像去噪
  • 2.4 基于各向异性扩散的图像去噪
  • 2.5 利用直方图均衡化改善图像对比度
  • 2.6 执行直方图匹配
  • 2.7 执行梯度融合
  • 2.8 基于Canny、LoG零交叉以及小波的边缘检测
  • 第3章 图像修复
  • 3.1 使用维纳滤波器来修复图像
  • 3.2 使用约束最小二乘法滤波器来修复图像
  • 3.3 使用马尔可夫随机场来修复图像
  • 3.4 图像修补
  • 3.5 基于深度学习的图像修复
  • 3.6 基于字典学习的图像修复
  • 3.7 使用小波进行图像压缩
  • 3.8 使用隐写术和隐写分析技术
  • 第4章 二值图像处理
  • 4.1 对二值图像应用形态学运算
  • 4.2 应用形态学滤波器
  • 4.3 形态模式匹配
  • 4.4 基于形态学的图像分割
  • 4.5 对象计数
  • 第5章 图像配准
  • 5.1 基于SimpleITK模块的医学图像配准
  • 5.2 使用ECC算法进行图像对齐和变形
  • 5.3 使用dlib库进行人脸对齐
  • 5.4 RANSAC算法的鲁棒匹配和单应性
  • 5.5 图像拼接（全景）
  • 5.6 人脸变形
  • 5.7 实现图像搜索引擎
  • 第6章 图像分割
  • 6.1 使用Otsu和Riddler-Calvard的阈值化进行图像分割
  • 6.2 使用自组织映射进行图像分割
  • 6.3 使用scikit-image进行随机游走图像分割
  • 6.4 使用GMM-EM算法进行人体皮肤的图像分割
  • 6.5 医学图像分割
  • 6.6 深度语义分割
  • 6.7 深度实例分割
  • 第7章 图像分类
  • 7.1 使用scikit-learn库对图像进行分类（方向梯度直方图和逻辑回归）
  • 7.2 使用Gabor滤波器组对纹理进行分类
  • 7.3 使用VGG19Inception V3MobileNetResNet101（基于PyTorch库）对图像进行分类
  • 7.4 图像分类的微调（使用迁移学习）
  • 7.5 使用深度学习模型对交通标志进行分类（基于PyTorch库）
  • 7.6 使用深度学习实现人体姿势估计
  • 第8章 图像中的目标检测
  • 8.1 基于HOGSVM的目标检测
  • 8.2 基于YOLO v3的目标检测
  • 8.3 基于Faster R-CNN的目标检测
  • 8.4 基于Mask R-CNN的目标检测
  • 8.5 基于Python-OpenCV的多目标跟踪
  • 8.6 使用EASTTesseract来检测识别图像中的文本
  • 8.7 使用 Viola-JonesHaar特征进行人脸检测
  • 第9章 人脸识别、图像描述及其他技术
  • 9.1 使用FaceNet进行人脸识别
  • 9.2 使用深度学习模型来识别年龄、性别和情绪
  • 9.3 使用深度学习模型进行图像着色
  • 9.4 使用卷积神经网络和长短期记忆自动生成图像字幕
  • 9.5 使用GAN生成图像
  • 9.6 使用变分自编码器重建并生成图像
  • 9.7 使用受限玻耳兹曼机重建孟加拉语MNIST图像
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