Python képfeldolgozás szakácskönyve: Több mint 60 recept az összetett képfeldolgozási és számítógépes látási feladatok egyszerű végrehajtásához

Olvasói vélemények

A könyv érdekes tartalmat és strukturált megközelítést kínál a számítógépes látás algoritmusaihoz, de szenved a rossz kivitelezés minőségétől, beleértve az alacsony felbontású képeket és az egyenletek nem megfelelő tipizálását. Inkább gyors referenciaként szolgál, mint átfogó útmutatóként.

⬤ Érdekes tartalom
⬤ világosan strukturált tartalom
⬤ kompakt fejezetek.

⬤ Gyenge grafikai minőség
⬤ alacsony felbontású fekete-fehér képek
⬤ olvashatatlan egyenletek
⬤ nincs mélysége
⬤ a fejezetek tartalma nem részletes
⬤ zavaróan nagy betűméret
⬤ magyarázat nélküli ábrák
⬤ hiányzik az algoritmusok összehasonlítása
⬤ nem magyarázza meg, hogy mikor kell használni bizonyos algoritmusokat.

(2 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Python Image Processing Cookbook: Over 60 recipes to help you perform complex image processing and computer vision tasks with ease

Könyv tartalma:

Fedezze fel a Keras, scikit-image, nyílt forráskódú számítógépes látás (OpenCV), Matplotlib és számos más Python eszközt és keretrendszert valós képfeldolgozási problémák megoldására

Főbb jellemzők

⬤ Fedezzen fel megoldásokat összetett képfeldolgozási feladatokra olyan Python eszközökkel, mint a scikit-image és a Keras.

⬤ Tanuljon meg olyan népszerű fogalmakat, mint a gépi tanulás, a mélytanulás és a neurális hálózatok a képfeldolgozáshoz.

⬤ Tárja fel a képfeldolgozás során felmerülő gyakori és kevésbé gyakori kihívásokat.

Könyv leírása

A vezeték nélküli eszközök és a mobiltechnológia fejlődésével egyre nagyobb igény mutatkozik a digitális képfeldolgozási ismeretekkel rendelkező emberek iránt, hogy az egyre növekvő mennyiségű képből hasznos információkat lehessen kinyerni. Ez a könyv átfogóan ismerteti a vonatkozó eszközöket és algoritmusokat, és végigvezeti a képfeldolgozáshoz szükséges elemzéseken és vizualizáción.

A több mint 60 élvonalbeli recept segítségével megoldhatja a képfeldolgozás gyakori kihívásait, és megtanulhatja, hogyan hajtson végre összetett feladatokat, például objektumfelismerést, képszegmentálást és képrekonstrukciót nagy hibrid adathalmazok felhasználásával. Külön fejezetek vezetik végig a különböző képjavítási és képrestaurálási technikák, például a rajzolás, a gradiens keverés és a ritka szótárak tanulása megvalósításán is. A továbblépés során megismerkedhet az arcmorfizálással és a képszegmentálási technikákkal. A gyakorlati megoldásokra helyezve a hangsúlyt, ez a könyv segít alkalmazni a mélytanulási technikákat, például a transzfer tanulást és a finomhangolást valós problémák megoldására.

A könyv végére jártas leszel a Python ökoszisztéma képességeinek kihasználásában, hogy hatékonyan alkalmazz különböző képfeldolgozási technikákat.

Mit fogsz tanulni

⬤ Felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási algoritmusok implementálása képfeldolgozáshoz.

⬤ Mély neurális hálózati modellek használata fejlett képfeldolgozási feladatokhoz.

⬤ Képosztályozás, tárgyfelismerés és arcfelismerés végrehajtása.

⬤ Képszegmentálási és regisztrációs technikák alkalmazása orvosi képeken az orvosok segítésére.

⬤ Klasszikus képfeldolgozási és mélytanulási módszerek alkalmazása képrestauráláshoz.

⬤ Szövegfelismerés megvalósítása képeken a Tesseract, az optikai karakterfelismerő (OCR) motor segítségével.

⬤ A képjavítási technikák, például a gradiens keverés megértése.

Kinek szól ez a könyv

Ez a könyv képfeldolgozó mérnököknek, számítógépes látásmérnököknek, szoftverfejlesztőknek, gépi tanulással foglalkozó mérnököknek vagy bárkinek szól, aki receptalapú megközelítéssel szeretne jól eligazodni a képfeldolgozási technikákban és módszerekben. Bár képfeldolgozási ismereteket nem várunk el, a könyvben tárgyalt kulcsfogalmak megértéséhez szükséges a Python kódolásban szerzett előzetes tapasztalat.