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Python机器学习和图像处理实�?面部识别、目标检��和模式识别 PDF 下蝲

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资料��介：
阅读《Python机器学习和图像处理实战面部识别、目标检��和模式识别》可深入了解��Z��Python实现的机器学习与��经�|�络之上的图像处理方法与��法。《Python机器学习和图像处理实战：面部识别、目标检��和模式识别》首先介�l�环境设�|�，讲解囑փ�处理的基本术语，�q�探�I�有助于实现书中��法的Python概念。然后详�l�介�l�所有的核心囑փ�处理��法�Q�接着介绍计算��觉库OpenCV�Q�你��了解OpenCV��法及其在图像处理中的应用。最后介�l�用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高�U�方法，��神�l�网�l�、Adaboost、XGBoost、卷�U�神�l�网�l�等概念�q�用到具体的囑փ�应用中�?/span>
　　书中所有的概念都用现实场景来解释。读完该书，你将能够应用囑փ�处理技术�ƈ训练机器学习模型来满��_��制化需求�?/span>

资料目录�Q?br /> �?讄��环境 1
1.1 安装Anaconda 1
1.1.1 在Windows下安�?2
1.1.2 在macOS下安�?3
1.1.3 在Ubuntu下安�?3
1.2 安装OpenCV 3
1.3 安装Keras 4
1.4 ��试安装 4
1.5 虚拟环境 4
�W?�?囑փ�处理入门 7
2.1 囑փ� 7
2.2 像素 8
2.3 囑փ�分��L�?8
2.4 PPI与DPI 9
2.5 位图囑փ� 10
2.6 无损压羃 10
2.7 有损压羃 10
2.8 囑փ�文�g格式 11
2.9 色彩�I�间 12
2.9.1 RGB 12
2.9.2 XYZ 13
2.9.3 HSV/HSL 14
2.9.4 Lab 15
2.9.5 LCH 16
2.9.6 YPbPr 16
2.9.7 YUV 17
2.9.8 YIQ 17
2.10 高��囑փ�概念 18
2.10.1 贝塞��曲�U?18
2.10.2 椭球 19
2.10.3 伽马校正 20
2.10.4 �l�构�怼�性指�?21
2.10.5 解卷�U?21
2.10.6 单应�?22
2.10.7 ��L�� 22
�W?�?Python基础和Scikit Image 23
3.1 Python入门 23
3.1.1 变量和数据类�?24
3.1.2 数据�l�构 25
3.1.3 循环语句 26
3.1.4 条�g语句 28
3.1.5 函数 29
3.2 Scikit Image 31
3.2.1 上传和查看图�?32
3.2.2 获取囑փ�分��L�?32
3.2.3 查看像素�?33
3.2.4 转换色彩�I�间 33
3.2.5 保存囑փ� 40
3.2.6 创徏基本囑�Ş 41
3.2.7 执行伽马校正 44
3.2.8 旋�{、��^�U�d��~�放囑փ� 45
3.2.9 ��定�l�构�怼��?46
�W?�?OpenCV高��囑փ�处理 47
4.1 混合两张囑փ� 47
4.2 改变囑փ�的对比度�?亮度 49
4.3 往囑փ�中添加文�?51
4.4 �q�x��囑փ� 52
4.4.1 中值��o波器 53
4.4.2 高斯滤�L�?53
4.4.3 双边滤�L�?54
4.5 改变囑փ�的�Ş�?55
4.6 实施囑փ�阈限�?59
4.7 计算梯度 62
4.8 执行直方囑֝��?63
�W?�?��Z��机器学习的图像处�?67
5.1 使用SIFT��法的特征映��?67
5.1.1 步骤1�Q�构造尺度不变的�I�间 68
5.1.2 步骤2�Q�求两个高斯之差 68
5.1.3 步骤3�Q�找出图像中的关键点 69
5.1.4 步骤4�Q��ؓ了高效地比较�Q�移除非关键�?69
5.1.5 步骤5�Q�提供关键点的方�?69
5.1.6 步骤6�Q�确定关键特�?69
5.2 使用RANSAC��法的图像配�?73
5.2.1 estimate_affine函数 77
5.2.2 residual_lengths函数 77
5.2.3 输出囑փ� 78
5.2.4 代码 78
5.3 使用人工��经�|�络的图像分�c?81
5.4 使用N的图像分�c?87
5.5 使用机器学习的图像分�c?92
5.5.1 决策�?92
5.5.2 支持向量�?92
5.5.3 逻辑回归 93
5.5.4 代码 93
5.6 重要术语 95
�W?�?实时用例 97
6.1 扑և�掌纹 97
6.2 ��面�?99
6.3 识别面部 101
6.4 �q�踪�q�动 103
6.5 ��R�?104

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