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Java+OpenCV高效入门
本书共16章，前三章是基础部分，包括OpenCV的概述和安装配置、数字图像基础以及OpenCV中的基础图像处理等内容，第四到十三章则包括了图像平滑、图像形态学、边缘检测、模板匹配、霍夫变换、角点检测及人脸检测等众多进阶内容；最后三章与视频相关，包括视频的读写，背景差分法和光流分析等。本书以通俗易懂的语言，图文并茂的讲解力图使初学者能够快速高效入门；书中案例均能独立运行，让读者不仅能掌握理论知识，也能在编程环境中亲自动手实践。 本书既适合包括高校学生在内的各类初学者快速入门，也适合研究计算机视觉的各类业余爱好者，也可供需要快速上手的专业人员参考之用。
Java+OpenCV案例佳作选
本书是与《Java+OpenCV高效入门》配套的案例集。全书共15章，第1章是OpenCV简介及开发环境的搭建，第2~15章是14个实用项目（专题），包括魔方图案识别、答题卡评分、围棋盘面识别、停车场车位检测、车道线检测、汉字识别、OCR文字识别、车牌定位与识别、硬币识别、零件检测、银行卡卡号识别、全景拼接、二维码识别、机器学习等内容。书中的项目均有相当的难度，需要综合运用OpenCV的各种算法实现。 本书面向的读者是包括高校学生在内的各类OpenCV学习者、研究计算机视觉的业余爱好者及需要快速上手的专业人员。
语音与音乐信号处理轻松入门（基于Python与PyTorch）
近年来人工智能技术突飞猛进，以语音识别为代表的音频处理技术取得了大量突破，但该领域内理论结合实战的入门书籍却较为缺乏，本书旨在为有志学习音频信号处理的读者提供一本实用的入门书籍。 本书共13章，第1章和第2章是基础部分，包括声学基础知识及Python基础等内容；第3到4章介绍了音频信号的获取及分析方法；第5~8章介绍了语音识别基础、传统语音识别技术及语音识别、语音合成的实战技术；第9章和第10章介绍了常用的音乐分析方法及Python编曲等内容；第11~13章介绍了深度学习的基础知识及如何用PyTorch对语音和音乐信号进行分析处理。 本书以通俗易懂的语言、图文并茂的讲解力图使读者在短时间内掌握音频信号处理的基本技术。本书既可供包括高校学生在内的各类初学者快速入门、也可供该领域的专业技术人员及爱好者参考。
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