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计算机视觉应用开发(中级)


作者:
北京百度网讯科技有限公司 常城 宋晨静 高浩
定价:
48.00元
ISBN:
978-7-04-058111-9
版面字数:
320.000千字
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:
2022-07-20
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(中级)》为依据,由北京百度网讯科技有限公司组织编写。

本书分为视觉数据处理进阶、深度学习模型训练与应用、视觉类应用开发、视觉模型应用与部署4部分,共11个项目。具体内容包括图像分割、图像匹配、视频预处理、手势识别、车牌识别、口罩识别、文字识别、图像搜索、人脸识别、Web端部署推理及端侧部署推理。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”在“智慧职教”平台(www.icve.com.cn)上线,学习者可以登录平台进行学习,也可以通过扫描书中二维码观看教学视频,详见“智慧职教”服务指南。教师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(中级)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1部分 视觉数据处理进阶
    • 项目1 图像分割
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 1.1 图像平滑滤波与边缘检测
        • 1.2 阈值处理与查找轮廓
        • 1.3 图像的形态学处理
      • 项目任务
        • 任务1-1 提取显示数字的液晶屏部分
        • 任务1-2 获取每个数字的区域
        • 任务1-3 识别每个数字
      • 项目总结
    • 项目2 图像匹配
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 2.1 图像金字塔
        • 2.2 图像特征检测与提取
        • 2.3 图像特征暴力匹配
      • 项目任务
        • 任务2-1 查找特征点
        • 任务2-2 完成匹配和校验
      • 项目总结
    • 项目3 视频预处理
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 3.1 从摄像头读取视频帧
        • 3.2 读取视频文件中的帧序列
        • 3.3 转换帧序列为视频文件
        • 3.4 视频帧预处理
      • 项目任务
        • 任务3-1 整理文件目录,显示视频内容
        • 任务3-2 完成分帧操作
      • 项目总结
  • 第2部分 深度学习模型训练与应用
    • 项目4 手势识别
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 4.1 机器学习概述
        • 4.2 深度学习概述
        • 4.3 深度学习框架和平台
        • 4.4 PaddlePaddle深度学习的基本用法
      • 项目任务
        • 任务4-1 准备数据
        • 任务4-2 配置和训练网络模型
        • 任务4-3 模型评估和推理
      • 项目总结
    • 项目5 车牌识别
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 5.1 卷积神经网络
        • 5.2 PaddlePaddle搭建卷积网络结构
      • 项目任务
        • 任务5-1 准备数据
        • 任务5-2 配置和训练网络模型
        • 任务5-3 模型评估和预测
      • 项目总结
    • 项目6 口罩识别
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 6.1 迁移学习简介
        • 6.2 用VGG模型做迁移学习
        • 6.3 PaddlePaddle构建VGG模型
        • 6.4 数据提供器
      • 项目任务
        • 任务6-1 准备数据
        • 任务6-2 迁移学习构建模型
        • 任务6-3 模型训练
        • 任务6-4 模型检验和推理
      • 项目总结
  • 第3部分 视觉类应用开发
    • 项目7 文字识别
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 7.1 OCR的基本概念
        • 7.2 OCR的类别
        • 7.3 OCR的技术路线
        • 7.4 相关API
      • 项目任务
        • 任务7-1 提取银行卡图片
        • 任务7-2 通过百度OCR识别银行卡字段
      • 项目总结
    • 项目8 图像搜索
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 8.1 商品图片搜索服务的功能
        • 8.2 商品图片搜索服务的应用场景
        • 8.3 商品图片搜索服务的相关API
      • 项目任务
        • 任务8-1 图片库管理
        • 任务8-2 商品搜索
      • 项目总结
    • 项目9 人脸识别
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 9.1 人脸识别服务功能
        • 9.2 百度人脸识别API
      • 项目任务
        • 任务9-1 建立人脸库
        • 任务9-2 进行人脸匹配
      • 项目总结
  • 第4部分 视觉模型应用与部署
    • 项目10 Web端部署推理
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 10.1 Web基础
        • 10.2 使用Flask框架
      • 项目任务
        • 任务10-1 使用Flask框架开发Web应用
        • 任务10-2 模型应用部署
      • 项目总结
    • 项目11 端侧部署推理
      • 学习情境
      • 学习目标
      • 相关知识
        • 11.1 边云协同
        • 11.2 AI的端侧部署
      • 项目任务
        • 任务11-1 模型转换
        • 任务11-2 端侧推理
      • 项目总结
    • 参考文献

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