Construirea de aplicații de vedere pe calculator utilizând rețele neuronale artificiale: Cu exemple pas cu pas în Opencv și Tensorflow cu Python

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 9 voturi.

Titlul original:

Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Step-By-Step Examples in Opencv and Tensorflow with Python

Conținutul cărții:

Secțiunea 11. Capitolul 1: Precondiții și instalarea software-ului 1. 1. Python și PIP 1. 1. 1. Instalarea Python și PIP pe Ubuntu 1. 1. 2. Instalarea Python și PIP pe Mac OS 1. 1. 3. Instalarea Python și PIP pe CentOS 7 1. 1. 4. Instalarea Python și PIP pe Windows 1. 2. Virtualenv 1. 2. 1. Configurarea și activarea virtualenv 1. 3. Tensorflow 1. 3. 1. Instalarea Tensorflow 1. 4. PyCharm IDE 1. 4. 1. Instalarea PyCharm 1. 4. 2. Configurarea PyCharm pentru a utiliza virtualenv 1. 5. OpenCV 1. 5. 1. Instalarea OpenCV 1. 5. 2. Instalarea OpenCV4 cu legături Python 1. 6. Biblioteci suplimentare 1. 6. 1. SciPy 1. 6. 2. Matplotlib.

Capitolul 2: Concepte de bază ale procesării imaginilor și video 1. 7. Prelucrarea imaginilor 1. 7. 1. Bazele imaginii 1. 7. 2. Pixel 1. 7. 3. Culoarea pixelului 1. 7. 3. 1. Scară de gri 1. 7. 3. 1. 7. 3. 2. Culoare 1. 7. 4. Sistem de coordonate 1. 7. 5. Cod Python și OpenCV pentru manipularea imaginilor 1. 7. 6. Program: încărcarea, explorarea și afișarea imaginii 1. 7. 7. Program: Cod OpenCV pentru accesarea și manipularea pixelilor 1. 8. Desenare 1. 8. 1. Trasarea unei linii pe o imagine 1. 8. 2. Trasarea unui dreptunghi pe o imagine 1. 8. 3. Desenarea unui cerc pe o imagine 1. 9. Rezumatul capitolului 1. 10. 2. Capitolul 3: Tehnici de prelucrare a imaginilor 2. 1. Transformarea 2. 1. 1. Redimensionare 2. 1. 2. Traducerea 2. 1. 3. Rotire 2. 1. 4. Răsturnare 2. 1. 5. Decupare 2. 2. Aritmetica imaginilor și operații bitwise 2. 2. 1. Adunarea 2. 2. 2. Scăderea 2. 2. 3. Operații bitwise 2. 2. 3. 1. SAU 2. 2. 3. 2. ȘI 2. 2. 3. 3. NOT 2. 2. 3. 4. XOR 2. 3. Mascare 2. 4. Separarea și fuzionarea canalelor 2. 5. Netezire și estompare 2. 6. Prag 2. 7. Detectarea gradientului și a marginilor 2. 8. Contururi2. 9. Rezumatul capitolului.

Secțiunea 23. Capitolul 4: Construirea unui sistem de inteligență artificială pentru vederea pe calculator 3. 1. Conducta de procesare a imaginilor 3. 2. Extragerea caracteristicilor 3. 2. 1. Histograma de culoare 3. 2. 2. GLCM 3. 2. 3. HOG 3. 2. 4. LBP 3. 3. Selectarea caracteristicilor 3. 3. 1. Filtru 3. 3. 2. Wrapper 3. 3. 3. Încorporat 3. 3. 4. Regularizare 3. 4. Rezumatul capitolului.

4. Capitolul 5: Rețeaua neuronală artificială pentru vederea pe calculator 4. 1. Introducere în RNA 4. 1. 1. Topologia RNA 4. 1. 2. Hiperparametri 4. 1. 3. Formarea modelului RNA utilizând TensorFlow 4. 1. 4. Evaluarea modelului 4. 1. 5. Implementarea modelului 4. 1. 6. Utilizarea modelului instruit 4. 2. Introducere în rețeaua neuronală de convoluție (CNN)4. 2. 1. Concepte de bază ale CNN4. 2. 2. Crearea setului de antrenament pentru CNN4. 2. 3. Formarea modelului CNN utilizând TensorFlow 4. 2. 4. Inspectarea modelului CNN și evaluarea adecvării modelului4. 2. 5. Utilizarea și implementarea modelului antrenat4. 3. Introducere în rețeaua neuronală recurentă (RNN) și în memoria pe termen scurt (LSTM)4. 3. 1. Concepte de bază ale RNN și LSTM4. 3. 2. Crearea setului de formare pentru LSTM4. 3. 3. Formarea modelului LSTM utilizând TensorFlow4. 3. 4. Inspectarea modelului LSTM și evaluarea adecvării4. 3. 5. Implementarea modelelor LSTM în practică.

Secțiunea 35. Capitolul 6: Exemplu practic 1- Detectarea obiectelor în imagini 6. Capitolul 7: Exemplu practic 2- Urmărirea obiectelor în videoclipuri 7. Capitolul 8: Exemplu practic 3- Detectarea facială 8. Capitolul 9: Aplicație industrială - Detectarea defectelor în timp real în producția industrială.