Eredeti címe:
Learn OpenCV with Python by Examples: Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV with Python for Image Processing, Object Detection and M
Könyv tartalma:
Ez a könyv átfogó útmutató a számítógépes látás és a gépi tanulás alapjainak elsajátításához a nagy teljesítményű OpenCV könyvtár és a Python programozási nyelv segítségével. A könyv gyakorlatias, gyakorlatias megközelítést kínál a számítógépes látás fogalmainak és technikáinak gyakorlati példákon keresztül történő elsajátításához. A könyvben szereplő összes kód elérhető a Githubon.
A könyv példák sorozatán keresztül a témák széles skáláját öleli fel, beleértve a kép- és videófeldolgozást, a jellemződetektálást, az objektumdetektálást és -felismerést, a gépi tanulást és a mély neurális hálózatokat. Minden fejezet részletes magyarázatot tartalmaz az érintett fogalmakról és technikákról, valamint gyakorlati példákat és kódrészleteket, amelyek bemutatják, hogyan lehet ezeket Pythonban megvalósítani. A könyv során az olvasók gyakorlati példákon és projekteken keresztül dolgoznak, megtanulják, hogyan lehet képfeldolgozó alkalmazásokat a semmiből felépíteni.
Akár kezdő, akár tapasztalt programozó vagy, ez a könyv értékes forrást nyújt a számítógépes látás elsajátításához az OpenCV és a Python segítségével. A világos és tömör írásmód megkönnyíti az olvasók számára a követést, a számos példa pedig biztosítja, hogy az olvasók gyakorolhassák és alkalmazhassák a tanultakat. A könyv végére az olvasók alaposan megismerik a számítógépes látás alapjait, és képesek lesznek magabiztosan elkészíteni saját számítógépes látó alkalmazásaikat. Ez a könyv kiváló forrás mindazok számára, akik az OpenCV könyvtár és a Python programozási nyelv használatával szeretnék megtanulni a számítógépes látást és a gépi tanulást.
Tartalomjegyzék.
1. Bevezetés 5.
2. Telepítés 13.
2. 1 Telepítés Windows alatt 14.
2. 2 Python telepítése Ubuntun 16.
2. 3 A PyCharm konfigurálása és az OpenCV telepítése 18.
3. Az OpenCV alapjai 25.
3. 1 Képek betöltése és megjelenítése 26.
3. 2 Videók betöltése és megjelenítése 30.
3. 3 Webkamera megjelenítése 32.
3. 4 Képi alapismeretek 35.
3. 5 Alakzatok rajzolása 42.
3. 6 Szövegek rajzolása 48.
3. 7 OpenCV-szerű ikon rajzolása 50.
4. Felhasználói interakció 52.
4. 1 Egér műveletek 53.
4. 2 Körök rajzolása egérrel 56.
4. 3 Sokszög rajzolása egérrel 60.
4. 4 Kép kivágása egérrel 62.
4. 5 Értékek bevitele sínpárral 64.
5. Képfeldolgozás 70.
5. 1 Színterek átalakítása 72.
5. 2 Kép átméretezése, vágása és elforgatása 77.
5. 3 A kép kontrasztjának és fényerejének beállítása 83.
5. 4 Színárnyalat, telítettség és érték beállítása 87.
5. 5 Kép összemosása 91.
5. 6 Bitenkénti művelet 94.
5. 7 Warp kép 101.
5. 8 Elmosódott kép 107.
5. 9 Hisztogram 114.
6. Tárgyfelismerés 120.
6. 1 Canny Edge Detection 122.
6. 2 Tágítás és erózió 125.
6. 3 Alakfelismerés 129.
6. 4 Színérzékelés 139.
6. 5 Szövegfelismerés a Tesseract segítségével 150.
6. 6 Emberfelismerés 161.
6. 7 Arc- és szemfelismerés 165.
6. 8 Háttér eltávolítása 170.
6. 9 Háttér elmosása 189.
7. Gépi tanulás 196.
7. 1 K-Means klaszterezés 200.
7. 2 K-közelebbi szomszédok 216.
7. 3 Támogató vektor gép 237.
7. 4 Mesterséges neurális hálózat (ANN) 254.
7. 5 Konvolúciós neurális hálózat (CNN) 276.
Index 305.
Hivatkozások 308.
A szerzőről 310.
