Cartea de bucate Python pentru procesarea imaginilor: Peste 60 de rețete pentru a vă ajuta să efectuați cu ușurință sarcini complexe de procesare a imaginilor și de viziune computerizată

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă un conținut interesant și o abordare structurată a algoritmilor de vedere pe calculator, dar suferă din cauza calității slabe a designului, inclusiv a imaginilor de rezoluție scăzută și a tipăririi inadecvate a ecuațiilor. Servește mai bine ca o referință rapidă decât ca un ghid cuprinzător.

⬤ Conținut interesant
⬤ conținut clar structurat
⬤ capitole compacte.

⬤ Calitate grafică slabă
⬤ imagini alb-negru cu rezoluție scăzută
⬤ ecuații ilizibile
⬤ lipsă de profunzime
⬤ conținutul capitolelor nu este detaliat
⬤ fonturi mari care distrag atenția
⬤ figuri inexplicabile
⬤ lipsă de comparare a algoritmilor
⬤ nu explică când să se utilizeze anumiți algoritmi.

(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Explorați Keras, scikit-image, open source computer vision (OpenCV), Matplotlib și o gamă largă de alte instrumente și cadre Python pentru a rezolva probleme de procesare a imaginilor din lumea reală

Caracteristici principale

⬤ Descoperiți soluții la sarcini complexe de procesare a imaginilor utilizând instrumente Python precum scikit-image și Keras.

⬤ Învățați concepte populare, cum ar fi machine learning, deep learning și rețele neuronale pentru procesarea imaginilor.

⬤ Explorați provocările comune și nu atât de comune cu care se confruntă în procesarea imaginilor.

Descrierea cărții

Odată cu avansarea dispozitivelor wireless și a tehnologiei mobile, există o cerere tot mai mare de persoane cu abilități de procesare a imaginilor digitale pentru a extrage informații utile din volumul tot mai mare de imagini. Această carte oferă o acoperire cuprinzătoare a instrumentelor și algoritmilor relevanți și vă ghidează prin analiza și vizualizarea pentru procesarea imaginilor.

Cu ajutorul a peste 60 de rețete de ultimă oră, veți aborda provocări comune în procesarea imaginilor și veți învăța cum să efectuați sarcini complexe, cum ar fi detectarea obiectelor, segmentarea imaginilor și reconstrucția imaginilor utilizând seturi mari de date hibride. Secțiuni dedicate vă vor ghida, de asemenea, prin implementarea diferitelor tehnici de îmbunătățire și restaurare a imaginilor, cum ar fi desenul animat, amestecarea gradientului și învățarea dicționarului dispersat. Pe măsură ce avansați, vă veți familiariza cu tehnicile de morphing facial și de segmentare a imaginilor. Punând accentul pe soluții practice, această carte vă va ajuta să aplicați tehnici de învățare profundă precum învățarea prin transfer și reglarea fină pentru a rezolva probleme din lumea reală.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi competenți în utilizarea capacităților ecosistemului Python pentru a implementa eficient diverse tehnici de procesare a imaginilor.

Ce veți învăța

⬤ Implementați algoritmi de învățare automată supravegheați și nesupravegheați pentru procesarea imaginilor.

⬤ Utilizați modele de rețele neuronale profunde pentru sarcini avansate de prelucrare a imaginilor.

⬤ Efectuați clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și recunoașterea fețelor.

⬤ Aplicați tehnici de segmentare și înregistrare a imaginilor pe imagini medicale pentru a asista medicii.

⬤ Utilizați metode clasice de procesare a imaginilor și de învățare profundă pentru restaurarea imaginilor.

⬤ Implementarea detectării textului în imagini utilizând Tesseract, motorul de recunoaștere optică a caracterelor (OCR).

⬤ Înțelegerea tehnicilor de îmbunătățire a imaginilor, cum ar fi amestecarea gradientului.

Pentru cine este această carte

Această carte se adresează inginerilor de procesare a imaginilor, inginerilor de viziune computerizată, dezvoltatorilor de software, inginerilor de învățare automată sau oricărei persoane care dorește să devină bine familiarizată cu tehnicile și metodele de procesare a imaginilor utilizând o abordare bazată pe rețete. Deși nu se așteaptă cunoștințe de procesare a imaginilor, este necesară o experiență anterioară de codificare Python pentru a înțelege conceptele cheie acoperite în carte.