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opencv python影像處理的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦余本國寫的 基於Python的大數據分析基礎及實戰 可以從中找到所需的評價。
另外網站学习整理- 程序员ITS201也說明：主要介绍了基于卷积神经网络的多聚焦图像框架和基于生成对抗网络的图像融合框架。 更多... Python学习笔记（从入门到进 ...
國立交通大學 電控工程研究所 楊谷洋所指導 林韋志的 以安全性為依歸之行動輔助機器人操控系統研發 （2020），提出opencv python影像處理關鍵因素是什麼，來自於行動輔具、安全性、影像辨識、安全控制、深度學習。
而第二篇論文義守大學 生物醫學工程學系 王智昱所指導 黃智雍的 自動化雷射針灸系統之研發 （2017），提出因為有 自動化、機械手臂、機器視覺、雷射針灸的重點而找出了 opencv python影像處理的解答。
最後網站特征点描述及匹配- 程序员ITS304則補充：标签： 图像处理图像匹配特征提取视角变换最近邻匹加权匹配image pro image mat feature e view tran nearest n ... 标签： C++ sift opencv 特征提取影像匹配.
基於Python的大數據分析基礎及實戰
為了解決opencv python影像處理 的問題，作者余本國 這樣論述：
本書是一本介紹如何用Python 3.6進行資料處理和分析的學習指南。其主要內容包括：Python語言基礎、資料處理、資料分析、資料視覺化，以及利用Python對資料庫的操作、自建Python應用庫的共用發佈等。 《基於Python的大資料分析基礎及實戰》分3個部分：第1部分為基礎知識，第2部分為實戰案例，第3部分為拓展與延伸。 本書內容豐富，講解通俗易懂，非常適合本科生、研究生，以及對Python語言感興趣或者想要使用Python語言進行資料分析的廣大讀者。 余本國，博士，碩士研究生導師。于中北大學理學系任教，主講線性代數、微積分、Python語言、大資
料分析基礎等課程。2012年到加拿大York University做訪問學者。出版有《Python資料分析基礎》等著作。 第1部分 基 礎 篇 第1章 Python語言基礎 /2 1.0 引子 /2 1.1 工欲善其事，必先利其器（安裝Python） /3 1.2 學跑得先學走（語法基礎） /9 1.3 程式結構 /11 1.3.1 Hello World ! /11 1.3.2 運運算元介紹 /12 1.3.3 順序結構 /14 1.3.4 判斷結構 /17 1.3.5 迴圈結構 /18 1.3.6 異常 /20 1.4 函數 /24 1.4.1 基本函數結構 /24 1.
4.2 參數結構 /25 1.4.3 回呼函數 /28 1.4.4 函數的遞迴與嵌套 /28 1.4.5 閉包 /31 1.4.6 匿名函數lambda /32 1.4.7 關鍵字yield /32 1.5 資料結構 /35 1.5.1 列表（list） /35 1.5.2 元組（tuple） /38 1.5.3 集合（set） /39 1.5.4 字典（dict） /40 1.5.5 集合的操作 /41 1.5.6 學以致用 /45 1.6 3個函數（map、filter、reduce） /47 1.6.1 遍歷函數（map） /47 1.6.2 篩選函數（filter） /48 1.6.3
累計函數（reduce） /48 1.7 物件導向程式設計基礎 /50 1.7.1 類 /50 1.7.2 類和實例 /51 1.7.3 數據封裝 /52 1.7.4 私有變數與私有方法 /53 本章小結 /54 第2章 資料處理 /60 2.1 Anaconda簡介 /60 2.2 Numpy簡介 /66 2.3 關於Pandas /68 2.3.1 什麼是Pandas /68 2.3.2 Pandas中的資料結構 /68 2.4 數據準備 /68 2.4.1 資料類型 /68 2.4.2 資料結構 /69 2.4.3 數據導入 /79 2.4.4 數據匯出 /86 2.5 資料處理 /8
8 2.5.1 數據清洗 /89 2.5.2 數據抽取 /97 2.5.3 插入記錄 /114 2.5.4 修改記錄 /117 2.5.5 交換行或列 /120 2.5.6 排名索引 /122 2.5.7 資料合併 /131 2.5.8 資料計算 /137 2.5.9 資料分組 /141 2.5.10 日期處理 /143 帶你飛（資料處理案例） /148 本章小結 /160 第3章 資料分析 /165 3.1 基本統計分析 /165 3.2 分組分析 /169 3.3 分佈分析 /171 3.4 交叉分析 /173 3.5 結構分析 /174 3.6 相關分析 /176 小試牛刀（相關分析案例
：電商數據分析） /178 本章小結 /180 第4章 數據視覺化 /181 4.1 使用Python對資料進行視覺化處理 /181 4.1.1 準備工作 /181 4.1.2 Matplotlib繪圖示例 /186 4.1.3 Seabon中的圖例 /198 4.1.4 pandas的一些視覺化功能 /212 4.1.5 文本資料視覺化 /217 4.1.6 networkx網路圖 /218 4.1.7 folium繪製地圖 /220 4.2 Python影像處理基礎 /221 4.2.1 PIL圖庫 /221 4.2.2 OpenCV圖庫 /224 本章小結 /226 第5章 字串處理與網
路爬蟲 /228 5.1 字串處理 /228 5.1.1 字串處理函數 /228 5.1.2 規則運算式 /230 5.1.3 編碼處理 /237 5.2 網路爬蟲 /240 5.2.1 獲取網頁源碼 /240 5.2.2 從源碼中提取資訊 /241 5.2.3 資料存儲 /246 5.2.4 網路爬蟲從這裡開始 /248 本章小結 /260 第2部分 實戰案例篇 第6章 詞雲 /262 6.1 安裝檔包 /263 6.2 jieba功能用法 /264 6.2.1 cut用法 /264 6.2.2 詞頻與分詞字典 /265 6.3 文本詞雲圖 /269 6.4 背景輪廓詞雲圖的製作 /271
6.4.1 數據準備 /271 6.4.2 分詞 /272 6.4.3 構建詞雲 /273 本章小結 /278 第7章 航空客戶分類 /279 7.1 問題的提出 /279 7.2 聚類分析相關概念 /280 7.3 模型的建立 /281 7.4 Python實現代碼 /281 7.5 分類結果展示與分析 /284 本章小結 /287 第8章 《紅樓夢》文本分析 /288 8.1 準備工作 /289 8.2 分詞 /291 8.2.1 讀取數據 /291 8.2.2 數據預處理 /293 8.2.3 對紅樓夢進行分詞 /301 8.2.4 製作詞雲 /303 8.3 文本聚類分析 /312
8.3.1 構建分詞TF-IDF矩陣 /312 8.3.2 使用TF-IDF矩陣對章節進行聚類 /314 8.4 LDA主題模型 /322 8.5 人物社交網路分析 /328 本章小結 /334 第3部分 拓展與延伸 第9章 Python字串格式化 /336 9.1 使用%符號進行格式化 /336 9.2 使用format()方法進行格式化 /339 9.3 使用f方法進行格式化 /341 本章小結 /342 第10章 在Python中操作MySQL資料庫 /343 10.1 對MySQL的連接與訪問 /344 10.2 對MySQL的增、刪、改、查操作 /345 10.2.1 查詢操作 /3
45 10.2.2 插入操作 /346 10.2.3 更新操作 /347 10.2.4 刪除操作 /347 10.3 創建資料庫表 /348 本章小結 /349 第11章 fractal（分形）庫的發佈 /350 11.1 用Python繪製分形 /351 11.1.1 分形簡介 /351 11.1.2 先睹為快 /351 11.1.3 繪製方法簡介 /352 11.2 協力廠商庫發佈到PyPi /364 本章小結 /369 參考文獻 /370
以安全性為依歸之行動輔助機器人操控系統研發
為了解決opencv python影像處理 的問題，作者林韋志 這樣論述：
隨著醫療科技的進步，台灣老年人口的比例也越來越高，因為身體機能將隨著年齡的增長逐漸下降，銀髮族行動不便的問題就漸漸受到社會的重視。此外，不只有老人會有這類問題，因為腿部受傷而部分喪失移動能力的人也需要輔具幫助他們移動，所以如何有效的提升年長者以及傷患之行動能力變得極為重要。本研究以實驗室之前所開發的主動式輔具「i-Go」作為系統平台，開發重視使用者安全的輔具操作系統，考量到以往主動式輔具的研究皆未重視使用者和輔具之間的關係，本論文系統提出重視安全的輔具操控系統，以使用者的步態資訊和施力訊號做為輔具系統的輸入，其中的步態資訊的偵測應用深度學習方法Resnet18-Unet分割影像中足部的影像區
域，接續，我們以輔具的動態模型為基礎，提出安全輔助控制法則，讓使用者能夠安全的推行輔具，避免長輩因推行速度與輔具相異，或是和輔具相距過遠造成危險。透過實驗的驗證，證明我們的輔具系統安全地輔助使用者在室內場景行走，以及透過問卷調查使用者的感受，證實有輔助力之系統的易用性更高，且讓受測者在推行的過程中感到更加的安全。
自動化雷射針灸系統之研發
為了解決opencv python影像處理 的問題，作者黃智雍 這樣論述：
摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 IX圖目錄 X第一章 緒論 11-1 前言 11-2 研究背景 31-3 文獻回顧 41-3-1 自動化技術的發展 41-3-2 機器視覺研究 61-3-3 機械手臂研究 71-3-4 擴增實境研究 91-3-5穴位定位研究 91-4 研究目的 11第二章 原理及應用 132-1 機器視覺 132-1-1 機器視覺作用原理 132-1-2 機器視覺深度量測技術 142-1-3 擴增實境技術 182-1-4 HSV色彩空間轉換 202-1-5 仿射變換 222-1-6 雜訊處理 242
-2 機械手臂 252-2-1 機械手臂原理 252-3 系統作用與整合 282-3-1 相機校正 282-3-2 座標轉換 292-4 自動化雷射針灸系統功能評估 302-4-1 準確度與精確度評估 302-5 自動化雷射針灸系統效能評估 31第三章 實驗設備與方法 333-1 實驗設備與軟體 353-1-1 深度攝影機 353-1-2 Python、OpenCV 363-1-3 機械手臂 373-1-4 提插雷射針灸儀 383-1-5 棋盤格 393-1-6 經絡檢測裝置 403-1-7 單通道腦波儀 403-2 事前準備 413-2-1 影像對齊
413-2-2 確定座標關係 433-3 穴位即時辨識系統 453-3-1 穴位標記 463-3-2 圖片處理 493-3-3 影像預處理 493-3-4 影像疊合 513-4 雷射針灸輔助定位系統 523-4-1 標記點追蹤 523-4-2 深度判斷 533-4-3 座標轉換 543-4-4 精準度量測 543-5 自動化雷射針灸效能驗證 553-5-1 腦波檢測 55第四章 實驗結果與討論 564-1 雷射針灸輔助定位精準度量測 574-1-1 相機校正 584-1-2 深度量測與使用HSV色彩空間之顏色追蹤 594-1-3 座標轉換 634-1-
4 雷射針灸輔助定位系統移動之準確度與精確度量測 674-2 穴位即時辨識效果評估 744-3 自動化雷射針灸系統整合功能評估 784-4 自動化雷射針灸系統效能驗證 84第五章 結論與未來展望 925-1 結論 925-2 未來展望 93參考文獻 94自述 102