Construirea de proiecte Computer Vision cu OpenCV 4 și C++

Recenzii ale cititorilor

Cartea este destinată programatorilor C++ noi în OpenCV, oferind îndrumări clare și cod de exemplu practic. Cu toate acestea, mulți recenzenți au semnalat numeroase erori, cod învechit și o calitate slabă a imprimării, făcând-o frustrantă pentru unii cititori.

⬤ Ghid clar
⬤ bun pentru începători
⬤ cod de exemplu interesant și practic
⬤ acoperă atât subiecte de bază, cât și avansate în OpenCV
⬤ prezintă o șansă pentru înțelegere și practică.

⬤ Plin de erori și componente lipsă
⬤ conține cod învechit
⬤ calitate slabă a imprimării și a hârtiei
⬤ probleme gramaticale
⬤ nu este corectat
⬤ unele concepte sunt introduse fără explicații adecvate.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++

Conținutul cărții:

Pătrundeți în proiecte practice de viziune computerizată și de procesare a imaginilor și ajungeți la curent cu tehnicile avansate de detectare a obiectelor și cu algoritmii de învățare automată Caracteristici cheie Descoperiți cele mai bune practici pentru ingineria și întreținerea proiectelor OpenCV Explorați instrumente importante de învățare profundă pentru clasificarea imaginilor Înțelegeți formatele și filtrele de bază ale matricei de imagine Descrierea cărții

OpenCV este una dintre cele mai bune biblioteci open source disponibile și vă poate ajuta să vă concentrați pe construirea de proiecte complete privind procesarea imaginilor, detectarea mișcării și segmentarea imaginilor.

Această cale de învățare este ghidul dvs. pentru a înțelege conceptele și algoritmii OpenCV prin exemple și activități din lumea reală. Prin diverse proiecte, veți descoperi, de asemenea, cum să utilizați algoritmi complecși de viziune pe calculator și de învățare automată și detectarea fețelor pentru a extrage cantitatea maximă de informații din imagini și videoclipuri. În capitolele ulterioare, veți învăța să vă îmbunătățiți videoclipurile și imaginile cu analiza fluxului optic și scăderea fundalului. Secțiunile din calea de învățare vă vor ajuta să vă familiarizați cu segmentarea și recunoașterea textului, în plus față de ghidarea prin elementele de bază ale modulelor noi și îmbunătățite de învățare profundă. Până la sfârșitul acestei căi de învățare, veți stăpâni tehnicile de computer vision utilizate în mod obișnuit pentru a construi proiecte OpenCV de la zero. Această cale de învățare include conținut din următoarele cărți Packt: Mastering OpenCV 4 - Third Edition de Roy Shilkrot și David Millan Escriva Learn OpenCV 4 By Building Projects - Second Edition de David Millan Escriva, Vinicius G.

Mendonca și Prateek Joshi Ce veți învăța Rămâneți la curent cu abordările de proiectare algoritmică pentru sarcini complexe de viziune pe calculator Lucrați cu cel mai actualizat API OpenCV prin diverse proiecte Înțelegeți reconstrucția scenei 3D și Structure from Motion (SfM) Studiați calibrarea camerei și suprapuneți realitatea augmentată (AR) utilizând modulul ArUco Creați scripturi CMake pentru a vă compila aplicația C++ Explorați tehnicile de segmentare și extragere a caracteristicilor Eliminați fundalurile din scenele statice pentru a identifica obiectele în mișcare pentru supraveghere Lucrați cu noile funcții OpenCV pentru a detecta și recunoaște textul cu Tesseract Pentru cine este această carte

Dacă sunteți un dezvoltator de software cu o înțelegere de bază a viziunii computerizate și a procesării imaginilor și doriți să dezvoltați aplicații interesante de viziune computerizată cu OpenCV, această cale de învățare este pentru dumneavoastră. Cunoștințele anterioare de C++ și familiaritatea cu conceptele matematice vă vor ajuta să înțelegeți mai bine conceptele din această cale de învățare. Table of Contents Noțiuni introductive despre OpenCV Introducere în elementele de bază ale OpenCV Învățarea interfețelor grafice cu utilizatorul Introducere în histogramă și filtre Inspecție optică automată, segmentarea și detectarea obiectelor Învățarea clasificării obiectelor Detectarea părților feței și suprapunerea măștilor Supraveghere video, modelarea fundalului, și operații morfologice Învățarea urmăririi obiectelor Dezvoltarea algoritmilor de segmentare pentru recunoașterea textului Recunoașterea textului cu Tesseract Învățarea profundă cu OpenCV Cartoonifier și analiza culorii pielii pe RaspberryPi Explorarea structurii din mișcare cu modulul SfM Reper facial și poză cu Recunoașterea numerelor de înmatriculare cu Deep Convolutional Networks Detectarea și recunoașterea fețelor cu modulul DNN Calibrarea camerei Android și AR cu ajutorul modulului ArUco Panorame iOS cu modulul Stitching Găsirea celui mai bun algoritm OpenCV pentru o anumită sarcină Evitarea capcanelor comune în OpenCV