Titlul original:
Learn OpenCV with Python by Examples: Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV with Python for Image Processing, Object Detection and M
Conținutul cărții:
Această carte este un ghid cuprinzător pentru a învăța elementele de bază ale viziunii computerizate și învățării automate utilizând puternica bibliotecă OpenCV și limbajul de programare Python. Cartea oferă o abordare practică, hands-on pentru a învăța conceptele și tehnicile de computer vision prin exemple practice. Toate codurile din această carte sunt disponibile la Github.
Printr-o serie de exemple, cartea acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv procesarea imaginilor și video, detectarea caracteristicilor, detectarea și recunoașterea obiectelor, învățarea automată și rețelele neuronale profunde. Fiecare capitol include explicații detaliate ale conceptelor și tehnicilor implicate, precum și exemple practice și fragmente de cod care demonstrează cum să le implementați în Python. De-a lungul cărții, cititorii vor lucra prin exemple și proiecte practice, învățând cum să construiască aplicații de procesare a imaginilor de la zero.
Fie că sunteți un programator începător sau experimentat, această carte oferă o resursă valoroasă pentru învățarea viziunii computerizate cu OpenCV și Python. Stilul de scriere clar și concis facilitează urmărirea de către cititori, iar numeroasele exemple asigură faptul că cititorii pot practica și aplica ceea ce au învățat. Până la sfârșitul cărții, cititorii vor avea o înțelegere solidă a fundamentelor viziunii computerizate și vor fi capabili să își construiască propriile aplicații de viziune computerizată cu încredere. Această carte este o resursă excelentă pentru oricine dorește să învețe computer vision și machine learning folosind biblioteca OpenCV și limbajul de programare Python.
Tabla de conținut.
1. Introducere 5.
2. Instalare 13.
2. 1 Instalare pe Windows 14.
2. 2 Instalarea Python pe Ubuntu 16.
2. 3 Configurați PyCharm și instalați OpenCV 18.
3. Bazele OpenCV 25.
3. 1 Încărcarea și afișarea imaginilor 26.
3. 2 Încărcarea și afișarea videoclipurilor 30.
3. 3 Afișarea camerei web 32.
3. 4 Fundamentele imaginii 35.
3. 5 Desenarea formelor 42.
3. 6 Desenarea textelor 48.
3. 7 Desenați o pictogramă de tip OpenCV 50.
4. Interacțiunea cu utilizatorul 52.
4. 1 Operațiuni cu mouse-ul 53.
4. 2 Desenarea cercurilor cu mouse-ul 56.
4. 3 Desenarea poligonului cu mouse-ul 60.
4. 4 Decupați o imagine cu mouse-ul 62.
4. 5 Introducerea valorilor cu Trackbars 64.
5. Prelucrarea imaginilor 70.
5. 1 Conversia spațiilor de culoare 72.
5. 2 Redimensionarea, decuparea și rotirea unei imagini 77.
5. 3 Reglarea contrastului și luminozității unei imagini 83.
5. 4 Reglarea nuanței, saturației și valorii 87.
5. 5 Amestecarea imaginii 91.
5. 6 Operația Bitwise 94.
5. 7 Warp imagine 101.
5. 8 Blur Image 107.
5. 9 Histograma 114.
6. Detectarea obiectelor 120.
6. 1 Detectarea marginilor Canny 122.
6. 2 Dilatare și eroziune 125.
6. 3 Detectarea formei 129.
6. 4 Detectarea culorilor 139.
6. 5 Recunoașterea textului cu Tesseract 150.
6. 6 Detectarea omului 161.
6. 7 Detectarea feței și a ochilor 165.
6. 8 Eliminarea fundalului 170.
6. 9 Estomparea fundalului 189.
7. Învățarea automată 196.
7. 1 K-Means Clustering 200.
7. 2 K-Nearest Neighbors 216.
7. 3 Mașină vectorială cu suport 237.
7. 4 Rețea neuronală artificială (RNA) 254.
7. 5 Rețea neuronală convoluțională (CNN) 276.
Index 305.
Referințe 308.
Despre autor 310.
