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计算机视觉应用开发(初级)


作者:
北京百度网讯科技有限公司 陈尚义 彭良莉
定价:
45.00元
ISBN:
978-7-04-055340-6
版面字数:
290.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2021-03-01
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
计算机大类
二级分类:
计算机类
三级分类:
计算机应用技术

本书为1+X职业技能等级证书配套系列教材之一,以《计算机视觉应用开发职业技能等级标准(初级)》为依据,由北京百度网讯科技有限公司组织编写。

本书分为视觉数据获取与整理、视觉数据预处理、视觉数据标注、视觉应用场景与部署4部分,共10个项目,内容包括图像采集、数据文件整理、图像清洗、图像增广、可视化图像检测、图像标注、视频标注、标注文件格式转换、视觉应用场景认知以及视觉应用部署。全书以“项目—任务”方式安排教学内容,并采用模块化的组织形式,便于教师课堂的教学实施,以及学生由浅入深地学习各相关知识点。

本书配套微课视频、电子课件(PPT)、案例源代码等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“计算机视觉应用开发”已在“智慧职教”网站(www.icve.com.cn)上线,学习者可以登录网站进行在线学习及资源下载,授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教”服务指南。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关教学资源。

本书可作为计算机视觉应用开发1+X职业技能等级证书(初级)认证的相关教学和培训教材,也可作为人工智能应用领域相关技术人员的自学参考书。

  • 前辅文
  • 第一部分 视觉数据获取与整理
    • 项目1 图像采集
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 1.1 图像现场采集
        • 1.2 开放图像数据集
        • 1.3 网络图像数据获取
      • 项目任务
        • 任务1-1 拍照完成图片数据采集
        • 任务1-2 下载开放图片数据集
        • 任务1-3 爬取网络图片数据
      • 项目总结
    • 项目2 数据文件整理
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 2.1 文件的基本操作
        • 2.2 文件与文件夹操作
        • 2.3 图像中的常用库Matplotlib
      • 项目任务
        • 任务2-1 读取并显示PASCAL VOC数据集数据
        • 任务2-2 图片数据整理
      • 项目总结
  • 第二部分 视觉数据预处理
    • 项目3 图像清洗
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 3.1 图像基础
        • 3.2 图像处理中的常用库NumPy
        • 3.3 计算机视觉库OpenCV
      • 项目任务
        • 任务3-1 去除无效文件
        • 任务3-2 分离彩色图和灰色图
        • 任务3-3 分离尺寸太小的图像
        • 任务3-4 统一图像文件格式
      • 项目总结
    • 项目4 图像增广
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 4.1 图像颜色变换
        • 4.2 图像的直方图处理
        • 4.3 图像几何变换
        • 4.4 图像的算术运算
      • 项目任务
        • 任务4-1 数据准备
        • 任务4-2 完成图像剪裁
        • 任务4-3 完成图像随机翻转
        • 任务4-4 完成图像直方图均衡化
        • 任务4-5 增加随机亮度
        • 任务4-6 增加高斯噪声
      • 项目总结
    • 项目5 可视化图像检测
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 5.1 绘制图形
        • 5.2 绘制文本
        • 5.3 提取感兴趣区域
        • 5.4 图像的按位运算
      • 项目任务
        • 任务5-1 绘制图像掩模
        • 任务5-2 绘制目标检测框
      • 项目总结
  • 第三部分 视觉数据标注
    • 项目6 图像标注
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 6.1 数据标注
        • 6.2 数据标注流程
        • 6.3 图像标注质量标准
        • 6.4 数据标注工具
      • 项目任务
        • 任务6-1 分类标注——花卉分类标注
        • 任务6-2 标框标注——人体识别标注
        • 任务6-3 区域标注——人脸标注
      • 项目总结
    • 项目7 视频标注
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 7.1 视频的基本概念
        • 7.2 视频分帧
        • 7.3 视频标注的类型
      • 项目任务
        • 任务7-1 视频标注准备——视频分帧
        • 任务7-2 视频标注
      • 项目总结
    • 项目8 标注文件格式转换
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 8.1 标注文件常用格式
        • 8.2 pandas文件操作
        • 8.3 常用数据集格式
      • 项目任务
        • 任务8-1 分类标注结果转换
        • 任务8-2 目标检测标注结果转换成PASCAL VOC格式
        • 任务8-3 语义分割标注结果转换成PASCAL VOC和COCO格式
      • 项目总结
  • 第四部分 视觉应用场景与部署
    • 项目9 视觉应用场景认知
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 9.1 图像分类
        • 9.2 目标检测
        • 9.3 图像分割
        • 9.4 视频分析
      • 项目任务
        • 任务9-1 图像分类应用——植物识别
        • 任务9-2 目标检测应用——图像主体检测
        • 任务9-3 图像分割应用——天空分割
        • 任务9-4 视频技术应用——视频内容分析
      • 项目总结
    • 项目10 视觉应用部署
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 10.1 计算机视觉应用开发流程
        • 10.2 EasyDL的使用
      • 项目任务
        • 任务10-1 数据分类与标注
        • 任务10-2 模型创建与训练
        • 任务10-3 模型评估
        • 任务10-4 发布公有云部署并调用服务
      • 项目总结
  • 参考文献

相关图书