Képfeldolgozás mesterkurzus Pythonnal: 50+ megoldás és technika Komplex digitális képfeldolgozási kihívások megoldása Numpy, Scipy, Pytorch használatával

Olvasói vélemények

A könyv nagyra értékelt a képfeldolgozási témák átfogó lefedettsége és a Python könyvtárakat használó gyakorlati kódolási példák miatt. Megjegyzik azonban, hogy a könyv nem alkalmas kezdők számára a magyarázatok összetettsége miatt.

⬤ A főbb képfeldolgozási témák átfogó lefedése
⬤ gyakorlati kódolási példákat tartalmaz Python nyelven, olyan könyvtárak használatával, mint a Numpy, a Scipy, a Pytorch és a Keras
⬤ erősen ajánlott a képfeldolgozás feltörekvő szakértőinek.

Kezdőknek nem alkalmas; egyes kódmagyarázatok nem egyértelműek, és az alapfogalmak részletesebb ismertetése kívánatos.

(2 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Image Processing Masterclass with Python: 50+ Solutions and Techniques Solving Complex Digital Image Processing Challenges Using Numpy, Scipy, Pytorch

Könyv tartalma:

Több mint 50 probléma megoldása klasszikus algoritmusokkal + ML/DL modellekkel

Főbb jellemzők

⬤  Problémaorientált megközelítés a képfeldolgozás gyakorlatában.

⬤  A népszerű Python könyvtárak gyakorlati használata: Numpy, Scipy, scikit-image, PIL és SimpleITK.

⬤  Népszerű arcképfeldolgozási kihívások végponttól végpontig tartó bemutatása az MTCNN és a Microsoft Cognitive Vision API-k segítségével.

Leírás

Ez a könyv alapvető képfeldolgozási és képmanipulációs problémákkal kezdődik, és bemutatja, hogyan lehet ezeket népszerű Python könyvtárakkal és modulokkal megoldani. Ezután a geometriai képtranszformációkon alapuló problémákra és a Image hashinggel megoldandó problémákra koncentrál.

Ezután a könyv a mintavételezésen, konvolúción, diszkrét Fourier-transzformáción, frekvenciatartománybeli szűrésen és dekonvolúcióval történő képrestauráláson alapuló problémák megoldására összpontosít. Célja továbbá a képjavítási problémák megoldása különböző algoritmusokkal, például térbeli szűrőkkel és szuperfelbontású kép létrehozása az SRGAN segítségével.

Végül feltárja a népszerű arckép-feldolgozási problémákat, és megoldja őket gépi tanulással és mélytanulási modellekkel a népszerű python ML / DL könyvtárak használatával.

Mit fogsz tanulni?

⬤  Erős fogást fejleszt a képfeldolgozás és a képmanipuláció alapjain.

⬤  Népszerű képfeldolgozási problémák megoldása gépi tanulás és mélytanulási modellek segítségével.

⬤  Python könyvtárak, köztük a numpy, scipy és scikit-image könyvtárak ismerete.

⬤  Népszerű Python gépi tanulási csomagok, például scikit-learn, Keras és pytorch használata.

⬤  Arckép-feldolgozási technikák, például arcfelismerési / felismerési / elemzési dlib és MTCNN élő végrehajtása.

Kinek szól ez a könyv

Ez a könyv kifejezetten a számítógépes látás felhasználói, gépi tanulással foglalkozó mérnökök, képfeldolgozási szakértők számára készült, akik a modern képfeldolgozási/számítógépes látás kihívások megoldását keresik.

Tartalomjegyzék

1. 1. fejezet: Alapvető kép- és videófeldolgozás.

2. 2. fejezet: További képtranszformáció és képmanipuláció.

3. fejezet: Mintavételezés, konvolúció és diszkrét Fourier-transzformáció.

4. fejezet: Diszkrét koszinusz / Wavelet transzformáció és dekonvolúció.

5. fejezet: Képjavítás.

6. fejezet: További képjavítás.

7. fejezet: Arcképfeldolgozás.

A szerzőről

Sandipan Dey széleskörű érdeklődésű adatfeldolgozó, aki olyan témakörökkel foglalkozik, mint a gépi tanulás, a mélytanulás, a képfeldolgozás és a számítógépes látás. Számos adattudományi területen dolgozott, például ajánlási rendszerekkel, előrejelző modellekkel az eseményipar számára, érzékelő lokalizációs modellekkel, hangulatelemzéssel és eszközprognosztikával. A Baltimore megyei Maryland Egyetemen szerzett mesterdiplomát informatikából, és publikált az IEEE több adatbányászati konferenciáján és folyóiratában. Több képfeldolgozási könyv szerzője is, amelyeket egy nemzetközi kiadó jelentetett meg. Több mint 100 MOOC-on szerzett tanúsítványokat az adattudományról és kapcsolódó kurzusokról. Rendszeres blogger (a sandipanweb @wordpress, a medium és az data science central oldalon), és a gépi tanulás oktatásának rajongója.

LinkedIn profil: https: //www.linkedin.com/in/sandipan-dey-0370276.