Mastering OpenCV 4 with Python: Gyakorlati útmutató, amely a képfeldolgozástól a kiterjesztett valóságon át a mélytanulásig terjedő témaköröket öleli fel az OpenCV 4 és a Python 3 segítségével.

Olvasói vélemények

A könyv vegyes kritikákat kapott, sokan dicsérték a gyakorlati kódolási példákat és a képfeldolgozás és a mélytanulás bevezető tartalmát, míg mások a mélység hiánya, bizonyos fogalmak gyenge magyarázata és a telepítési utasításokkal kapcsolatos problémák miatt kritizálták.

Hasznos kódpéldákat tartalmaz, jó magyarázatokat, kezdők számára is alkalmas, gyakorlatias és jól strukturált, a képfeldolgozás és a mélytanulás számos témakörét lefedi, különböző tudásszinttel rendelkező olvasók számára is hozzáférhető.

Ismétlődő telepítési utasítások, hiányoznak az OpenCV telepítésével kapcsolatos részletek, néhány fejezetet haszontalannak tartanak, ismétlődő alaptartalmak, hiányzik a gyakorló objektumfelismeréssel kapcsolatos magyarázat, fekete-fehérben nyomtatva annak ellenére, hogy a téma a színes képfeldolgozásról szól.

(10 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Mastering OpenCV 4 with Python: A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3

Könyv tartalma:

Készítsen fejlett alkalmazásokat Python és OpenCV segítségével, fedezze fel az arcfelismerésben, gépi tanulásban, mélytanulásban, webes számítástechnikában és a kiterjesztett valóságban rejlő lehetőségeket.

Főbb jellemzők

⬤ Elsajátítsa számítógépes látáskészségét az Open Source Computer Vision 4 (OpenCV 4) és a Python algoritmusainak elsajátításával.

⬤ A gépi tanulás és mélytanulási technikák alkalmazása a TensorFlow és a Keras segítségével.

⬤ Fedezze fel a modern tervezési mintákat, amelyeket el kell kerülnie a hatékony számítógépes látó alkalmazások fejlesztése során.

⬤ .

Könyv leírása

Az OpenCV-t az egyik legjobb nyílt forráskódú számítógépes látás- és gépi tanulási szoftverkönyvtárnak tartják. Segítségével a fejlesztők komplett projekteket építhetnek többek között a képfeldolgozással, mozgásérzékeléssel vagy képszegmentálással kapcsolatban. Az OpenCV for Python lehetővé teszi a számítógépes látás algoritmusok zökkenőmentes, valós idejű futtatását, az OpenCV C++ API és a Python nyelv legjobb tulajdonságait ötvözve.

Ebben a könyvben az OpenCV beállításával és a számítógépes látás kulcsfogalmainak megismerésével kezdheti a munkát. Ezután továbbhalad a haladóbb koncepciók tanulmányozásával, és felfedezi az OpenCV-ben rejlő teljes potenciált. A könyv bevezet a Python és az OpenCV segítségével haladó alkalmazások létrehozásába is, lehetővé téve olyan alkalmazások fejlesztését, amelyekben arcfelismerés, célkövetés vagy kiterjesztett valóság is szerepel. Ezután megismerheti a gépi tanulási technikákat és fogalmakat, megértheti, hogyan alkalmazhatja őket valós példákban, és felfedezheti az előnyeiket is, beleértve a valós idejű adatelőállítást és a gyorsabb adatfeldolgozást. Azt is megtudja, hogyan fordíthatja le az OpenCV által biztosított funkciókat Python-kötések segítségével optimalizált alkalmazáskód-projektekbe. A befejező fejezetek felé haladva a mesterséges intelligencia és a mélytanulási technikák alkalmazását fedezi fel a népszerű Python-könyvtárak, a TensorFlow és a Keras segítségével.

A könyv végére képes lesz fejlett számítógépes látó alkalmazások fejlesztésére, hogy megfeleljen ügyfelei igényeinek.

Amit megtanulhat

⬤ Fájlok és képek kezelése, valamint különböző képfeldolgozási technikák felfedezése.

⬤ Tudja meg a képtranszformációkat, beleértve a fordítást, a méretváltoztatást és a képkivágást.

⬤ Nyerjen betekintést a hisztogramok építésébe.

⬤ Felkészülhet a kontúrfelismerés, szűrés és rajzolás terén.

⬤ Munkálkodjon a kiterjesztett valósággal marker alapú és marker nélküli alkalmazások készítéséhez.

⬤ Munkálkodjon az OpenCV főbb gépi tanulási algoritmusaival.

⬤ Felfedezze a mélytanulás Python könyvtárakat és az OpenCV mélytanulási képességeit.

⬤ Számítógépes látás és mélytanulás webes alkalmazások készítése.

⬤ .