本书提供了相关工具和算法，能帮助读者实现分析和可视化图像处理。本书给出了60 余个具体实例的解决方法，采用“菜谱式”方式组织内容，以期指导读者快速实践图像的分析和可视化处理，应对图像处理中的常见挑战，并学习如何执行复杂的任务，如对象检测、图像分割和使用大型混合数据集的图像重建，以及各种图像增强和图像恢复技术，如卡通化、梯度混合和稀疏字典学习。本书适合计算机视觉工程师、图像处理工程师、软件工程师和机器学习工程师等专业人士阅读，也适合具有一定Python编程基础并希望进一步了解图像处理的细节和复杂性的读者参考。
作者简介:
桑迪潘·戴伊（Sandipan Dey）是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉，曾在推荐系统、行业动态预测模型、传感器定位模型、情感分析和设备预测等众多数据科学领域工作过。桑迪潘·戴伊拥有美国马里兰大学计算机科学硕士学位，在IEEE 数据挖掘会议和期刊上发表了数篇学术论文，并在数据科学、机器学习、深度学习、图像处理及相关课程/专业等方面获得了100多个慕课（mooc）学习认证。他经常在博客空间（sandipanweb）撰写博客，是机器学习教育爱好者。
目录:
第1章 图像处理与变换 1
第2章 图像增强 24
第3章 图像修复 54
第4章 二值图像处理 87
第5章 图像配准 117
第6章 图像分割 159
第7章 图像分类 195
第8章 图像中的目标检测 232
第9章 人脸识别、图像描述及其他技术 261
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