具体描述
本书是一本有关数字图像处理应用项目开发与实践指导类的教材，主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。本书直击当今研究热点，选择有代表性的专题项目，详细介绍了手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照号码识别、印刷体汉字识别、一维条形码识别、人脸识别、虹膜识别、指纹识别八个应用项目的实现方法。同时，针对每一个项目介绍项目的应用及意义，该项目的数据特征分析、识别系统设计、图像预处理技术、特征提取技术，以及识别方法等。书中实例程序的框架结构简单，代码简洁，读者可在数字图像处理技术的基础上进一步深化学习内容，提高实践应用能力和项目开发能力。
作者简介
目录信息
1.1 图像识别意义 （1）
1.2 图像识别技术 （3）
1.3 手写数字识别 （6）
1.4 邮政编码识别 （8）
1.5 车牌识别简介 （10）
1.6 印刷体汉字识别 （13）
1.7 条形码识别 （16）
1.8 人脸识别 （18）
1.9 虹膜识别 （20）
1.10 指纹识别 （22）
1.11 图像识别系统性能评价 （24）
第2章 图像识别关键技术 （27）
2.1 图像识别开发基本流程 （27）
2.2 图像预处理 （28）
2.2.1 灰度化 （29）
2.2.2 灰度变换 （30）
2.2.3 灰度分布均衡化 （32）
2.2.4 几何变换 （33）
2.2.5 去噪 （34）
2.2.6 锐化 （36）
2.2.7 形态学处理 （38）
2.2.8 细化 （43）
2.2.9 目标物体的轮廓提取 （45）
2.2.10 分割 （48）
2.2.11 基于投影法定位 （51）
2.2.12 测量 （51）
2.3 变换域处理 （53）
2.3.1 傅里叶变换 （54）
2.3.2 Gabor变换 （55）
2.3.3 小波变换 （56）
2.4 特征提取 （59）
2.4.1 基于颜色的特征提取 （60）
2.4.2 基于纹理的特征提取 （60）
2.4.3 基于形状的特征提取 （62）
2.4.4 基于空间关系的特征提取 （63）
2.5 模式识别 （63）
2.5.1 模式识别简介 （63）
2.5.2 模式识别方法 （65）
2.5.3 模板匹配法 （67）
第3章 手写数字识别 （70）
3.1 手写数字图像数据特征分析 （70）
3.2 手写数字识别系统设计 （72）
3.3 特征提取 （73）
3.4 手写数字识别 （77）
第4章 邮政编码识别 （81）
4.1 邮政编码图像数据特征分析 （81）
4.2 邮政编码识别系统设计 （82）
4.3 邮政编码预处理 （83）
4.3.1 去除红色边框 （84）
4.3.2 灰度化与二值化 （87）
4.3.3 基于投影法的编码定位 （89）
4.3.4 数字切割 （90）
4.4 邮政编码样本特征提取与特征库 （96）
4.4.1 邮政编码样本特征提取 （96）
4.4.2 构建邮政编码样本特征库 （97）
4.5 邮政编码识别 （99）
第5章 汽车牌照号码识别 （104）
5.1 汽车牌照图像数据特征分析 （104）
5.2 汽车牌照号码识别系统设计 （105）
5.3 图像预处理 （106）
5.3.1 二值化 （106）
5.3.2 去噪 （111）
5.3.3 车牌定位 （113）
5.3.4 车牌图像标准化 （118）
5.3.5 字符分割 （120）
5.3.6 字符细化 （124）
5.4 车牌号码识别 （128）
第6章 印刷体汉字识别 （141）
6.1 印刷体汉字图像数据特征分析 （141）
6.2 汉字识别系统设计 （142）
6.3 图像预处理 （142）
6.3.1 二值化 （142）
6.3.2 消除噪声 （146）
6.3.3 汉字行切分与字切分 （148）
6.4 特征提取 （155）
6.5 汉字识别 （161）
第7章 一维条形码识别 （167）
7.1 一维条形码图像数据特征分析 （167）
7.2 一维条形码识别系统设计 （170）
7.3 一维条形码图像预处理 （171）
7.3.1 灰度化 （171）
7.3.2 二值化 （173）
7.3.3 图像校正处理 （175）
7.3.4 噪声处理 （178）
7.4 一维条形码识别 （180）
第8章 人脸识别 （189）
8.1 人脸图像数据特征分析 （189）
8.2 人脸识别系统设计 （190）
8.3 人脸图像预处理 （192）
8.3.1 去除背景 （192）
8.3.2 二值化 （194）
8.3.3 噪声消除 （195）
8.4 基于复合多重投影检测的人脸定位 （197）
8.4.1 复合多重投影检测方法 （197）
8.4.2 脸部区域定位 （198）
8.4.3 眼部区域定位 （202）
8.4.4 嘴部区域定位 （208）
8.5 特征提取 （211）
8.6 人脸识别 （226）
第9章 虹膜识别 （229）
9.1 虹膜图像数据特征分析 （229）
9.2 虹膜识别系统设计 （230）
9.3 虹膜定位 （231）
9.3.1 基于感兴趣区域的虹膜快速定位 （232）
9.3.2 虹膜外圆定位 （232）
9.3.3 虹膜内圆定位 （234）
9.4 虹膜区域处理 （238）
9.4.1 提取虹膜区域 （238）
9.4.2 虹膜区域极坐标变换 （240）
9.4.3 虹膜图像规范化 （243）
9.5 虹膜特征提取 （244）
9.5.1 二维Gabor滤波器 （244）
9.5.2 虹膜特征提取 （247）
9.6 虹膜特征降维 （250）
9.7 虹膜识别 （254）
第10章 指纹识别 （262）
10.1 指纹识别图像数据特征分析 （262）
10.2 指纹识别系统设计 （263）
10.3 指纹图像预处理 （264）
10.4 指纹图像Gabor滤波 （272）
10.4.1 Gabor滤波 （272）
10.4.2 指纹图像Gabor滤波方法 （274）
10.5 指纹特征降维 （276）
10.6 指纹识别 （279）
参考文献 （284）
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
阅读《图像识别与项目实践》的过程，与其说是学习，不如说是一场令人着迷的探索之旅。作者的语言风格既严谨又不失趣味，他能够将那些看似高深的数学原理和工程技术，用通俗易懂的方式呈现出来。我非常喜欢书中对各种识别技术背后的“为什么”的深入探讨，比如为什么需要使用特定的特征来描述图像，为什么深度学习模型能够取得如此优异的表现。书中对图像识别技术在不同领域的应用也进行了广泛的介绍，从医疗影像分析到自动驾驶，再到安防监控，让我看到了这个技术领域的无限可能。而那些精心设计的项目实践，更是将理论与实践完美地结合起来。我记得书中有一个关于物体检测的项目，从目标框的生成到置信度的计算，每一个细节都讲解得非常透彻，让我能够真正理解一个物体是如何被识别出来的。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，让我学会如何用图像识别的视角去观察和分析世界。
我是一名对技术抱有浓厚兴趣的业余爱好者，而《图像识别与项目实践》这本书，无疑是满足了我对图像识别领域探索的渴望。这本书最大的特点在于其“实践”二字，它不仅仅停留在理论的讲解，而是着重于如何将理论应用于实际项目。我喜欢书中对不同算法的优劣势分析，以及在实际应用中如何根据场景做出取舍。例如，在讲解目标跟踪算法时，书中对比了多种方法的原理和性能，并给出了在不同环境下的建议。我印象最深刻的是书中关于数据增强的讨论，作者详细阐述了旋转、缩放、裁剪等操作如何有效地扩充数据集，提升模型的鲁棒性，这对我之后自己训练模型非常有帮助。书中的项目涵盖了从入门到进阶的多个层面，让我能够逐步提升自己的技能。每次完成一个项目，我都感觉自己离图像识别的精髓又近了一步，这种成就感是无与伦比的。这本书为我打开了一扇通往人工智能领域的大门，让我看到了无限的机遇。
对于一名非专业背景的读者来说，《图像识别与项目实践》简直是一本福音！我之前对计算机视觉一无所知，但这本书让我发现，原来图像识别并没有想象中那么遥不可及。作者的叙述逻辑非常清晰，他从最基础的图像表示开始，逐步引入到各种识别算法。我特别赞赏书中关于数据预处理和增强的章节，这些看似微小的步骤，却对最终的识别效果有着至关重要的影响，作者用详实的例子说明了这一点。书中的项目实践部分也是亮点，它不是简单地罗列代码，而是引导读者思考如何根据实际需求来选择和调整算法，如何进行模型的评估和优化。我尝试跟着书中的步骤做了一个猫狗分类的小项目，从数据收集到模型训练，每一步都让我学到了很多宝贵的经验。虽然过程中遇到了不少困难，但书中提供的解决方案和思路，以及作者鼓励独立思考的精神，都让我坚持了下来。这本书让我看到了图像识别在现实生活中的广泛应用，也让我对未来人工智能的发展有了更深的认识。
这本书真的是打开了我对视觉世界的全新认知！我一直对计算机如何“看”世界充满好奇，而《图像识别与项目实践》这本书就像一位耐心又渊博的向导，一步步地带领我探索这个迷人的领域。从基础的图像处理原理，比如灰度化、二值化、边缘检测，到更高级的特征提取和模式识别，作者都用非常生动形象的比喻和清晰易懂的语言进行了解释。我尤其喜欢书中对一些经典算法的讲解，比如SIFT、SURF，它们是如何在图像中找到关键点的，以及这些关键点又如何被用来进行图像匹配和物体识别，读起来一点也不枯燥，反而充满了探索的乐趣。书中的项目实践部分更是让我爱不释手，那些实际操作的案例，从简单的验证码识别，到稍微复杂的车牌识别，都让我能够亲手去实现书中的理论，将学到的知识转化为看得见摸得着的成果。每一次成功运行代码，看到程序按照预期工作，那种成就感是难以言喻的。这本书不仅让我掌握了理论知识，更培养了我解决实际问题的能力，让我对未来的学习和工作充满了信心。
我必须承认，在翻阅《图像识别与项目实践》之前，我以为这会是一本充斥着枯燥公式和晦涩理论的学术专著。然而，这本书完全颠覆了我的预设。作者的写作风格非常独特，他将复杂的概念拆解得如同庖丁解牛般精准，并且巧妙地融入了大量的图示和流程图，使得抽象的算法逻辑变得直观易懂。我尤其欣赏书中对于深度学习在图像识别中应用的深入剖析，例如卷积神经网络（CNN）的层级结构、反向传播的原理，以及各种流行的CNN架构，如AlexNet、VGG、ResNet等，它们各自的优势和适用场景都得到了详细的阐述。书中的案例也极具代表性，不仅仅是理论的演示，更像是实战演练。从人脸检测到图像分类，再到目标跟踪，每一个项目都循序渐进，难度适中，让我能够逐步建立起对整个图像识别流程的理解。最让我惊喜的是，书中还提供了相关的代码实现，虽然我不是一个编程大神，但按照书中的指导，我竟然也能搭建起自己的模型，并取得了一些初步的成功，这极大地激发了我继续深入学习的动力。
一些只用Matlab，一些只用vc++实现😄
一些只用Matlab，一些只用vc++实现😄
一些只用Matlab，一些只用vc++实现😄
一些只用Matlab，一些只用vc++实现😄
一些只用Matlab，一些只用vc++实现😄
