本书主要研究 Python 中的图像处理。全书贯穿各种图像处理算法与案
例进行介绍，是一本典型的实战指南。本书从实战出发，详细介绍了 Python
中的图像处理，包含了丰富的算法及案例，每个步骤都结合代码、公式和
图表进行叙述。本书采用 Python 编程语言和 OpenCV 库编写，给想快速了
解图像处理、从事计算机视觉领域和研究 Python 图像识别方向的读者提供
便利，能够迅速上手。本书构思合理，采用通俗易懂、由浅入深的方式叙
述，也符合国家大数据发展战略，是一本入门级的 Python 图像处理教材。
本书既可以作为初学者学习基于 Python 的图像处理的实战指南，又可
以作为想从事计算机视觉、图形处理、图像识别、模式识别等领域工作的
面试宝典，还可以作为“数字图像处理”“计算机图形学”“模式识别”
等课程的教材。
Author(s): 罗子江 等著
Publisher: 科学出版社
Year: 2020
目录
第一篇基础知识
第1章绪论
1.1数字图像处理
1.2Python语言
1.3OpenCV
1.4章节安排
参考文献
第2章Python基础
2.1Python简介
2.2基础语法
2.2.1输出语句
2.2.2注释
2.2.3变量及赋值
2.2.4输入语句
2.3数据类型
2.4基本语句
2.4.1条件语句
2.4.2循环语句
2.5基本操作
2.6本章小结
参考文献
第3章数字图像处理基础
3.1数字图像处理概述
3.2像素及常见图像分类
3.3图像信号数字化处理
3.4OpenCV安装配置
3.5OpenCV初识及常见数据类型
3.5.1OpenCV显示图像
3.5.2常见数据类型
3.6Numpy和Matplotlib库介绍
3.6.1Numpy库
3.6.2Matplotlib库
3.7几何图形绘制
3.7.1绘制直线
3.7.2绘制矩形
3.7.3绘制圆形
3.7.4绘制椭圆
3.7.5绘制多边形
3.7.6绘制文字
3.8本章小结
参考文献
第4章Python图像处理入门
4.1OpenCV读取显示图像
4.2OpenCV读取修改像素
4.3OpenCV创建复制保存图像
4.4获取图像属性及通道
4.4.1图像属性
4.4.2图像通道处理
4.5图像算术与逻辑运算
4.5.1图像加法运算
4.5.2图像减法运算
4.5.3图像与运算
4.5.4图像或运算
4.5.5图像异或运算
4.5.6图像非运算
4.6图像融合处理
4.7获取图像ROI区域
4.8图像类型转换
4.9本章小结
参考文献
第二篇图像运算
第5章Python图像几何变换
5.1图像几何变换概述
5.2图像平移变换
5.3图像缩放变换
5.4图像旋转变换
5.5图像镜像变换
5.6图像仿射变换
5.7图像透视变换
5.8本章小结
参考文献
第6章Python图像量化及采样处理
6.1图像量化处理
6.1.1概述
6.1.2操作
6.1.3K-Means聚类量化处理
6.2图像采样处理
6.2.1概述
6.2.2操作
6.2.3局部马赛克处理
6.3图像金字塔
6.3.1图像向下取样
6.3.2图像向上取样
6.4本章小结
参考文献
第7章Python图像的点运算处理
7.1图像点运算的概述
7.2图像灰度化处理
7.2.1图像的灰度线性变换
7.2.2图像的灰度非线性变换
7.3图像阈值化处理
7.3.1固定阈值化处理
7.3.2自适应阈值化处理
7.4本章小结
参考文献
第8章Python图像形态学处理
8.1数学形态学概述
8.2图像腐蚀
8.3图像膨胀
8.4图像开运算
8.5图像闭运算
8.6图像梯度运算
8.7图像顶帽运算
8.8图像底帽运算
8.9本章小结
参考文献
第三篇图像增强
第9章Python直方图统计
9.1图像直方图概述
9.2Matplotlib绘制直方图
9.3OpenCV绘制直方图
9.4掩模直方图
9.5图像灰度变换直方图对比
9.6图像H-S直方图
9.7直方图判断黑夜白天
9.8本章小结
参考文献
第10章Python图像增强
10.1图像增强概述
10.2直方图均衡化
10.2.1原理知识
10.2.2代码实现
10.3局部直方图均衡化
10.4自动色彩均衡化
10.5本章小结
参考文献
第11章Python图像平滑
11.1图像平滑概述
11.2均值滤波
11.3方框滤波
11.4高斯滤波
11.5中值滤波
11.6双边滤波
11.7本章小结
参考文献
第12章Python图像锐化及边缘检测
12.1原理概述
12.1.1一阶微分算子
12.1.2二阶微分算子
12.2Roberts算子
12.3Prewitt算子
12.4Sobel算子
12.5Laplacian算子
12.6Scharr算子
12.7Canny算子
12.8LOG算子
12.9本章小结
参考文献
第四篇高阶图像处理
第13章Python图像特效处理
13.1图像毛玻璃特效
13.2图像浮雕特效
13.3图像油漆特效
13.4图像素描特效
13.5图像怀旧特效
13.6图像光照特效
13.7图像流年特效
13.8图像水波特效
13.9图像卡通特效
13.10图像滤镜特效
13.11图像直方图均衡化特效
13.12图像模糊特效
13.13本章小结
第14章Python图像分割
14.1图像分割概述
14.2基于阈值的图像分割
14.3基于边缘检测的图像分割
14.4基于纹理背景的图像分割
14.5基于K-Means聚类的区域分割
14.6基于均值漂移算法的图像分割
14.7基于分水岭算法的图像分割
14.8图像漫水填充分割
14.9文字区域定位及提取案例
14.10本章小结
参考文献
第15章Python傅里叶变换与霍夫变换
15.1图像傅里叶变换概述
15.2图像傅里叶变换操作
15.2.1Numpy实现傅里叶变换
15.2.2Numpy实现傅里叶逆变换
15.2.3OpenCV实现傅里叶变换
15.2.4OpenCV实现傅里叶逆变换
15.3基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波
15.4图像霍夫变换
15.4.1图像霍夫线变换操作
15.4.2图像霍夫圆变换操作
15.5本章小结
参考文献
第16章Python图像分类
16.1图像分类概述
16.2常见的分类算法
16.2.1朴素贝叶斯分类算法
16.2.2KNN分类算法
16.2.3SVM分类算法
16.2.4随机森林分类算法
16.2.5神经网络分类算法
16.3基于朴素贝叶斯算法的图像分类
16.4基于KNN算法的图像分类
16.5基于神经网络算法的图像分类
16.6本章小结
参考文献
