Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea oferă o prezentare generală a subiectelor importante cu explicații și exemple clare, ceea ce o face potrivită ca introducere în instrumente precum NumPy și Matplotlib. Cu toate acestea, are unele probleme legate de editare, resurse lipsă și o abordare foarte elementară care ar putea să nu satisfacă toți cititorii.
Avantaje:⬤ Acoperă o mulțime de materiale în mod clar, cu multe exemple
⬤ bine structurată
⬤ excelentă introducere în NumPy și Matplotlib
⬤ potrivită pentru începători
⬤ apreciată de unii pentru claritatea explicațiilor.
Dezavantaje:⬤ Nu a fost corect corectat, conținând unele greșeli de tipar și gramaticale
⬤ accesarea instrumentelor necesare, cum ar fi pip, nu a fost simplă
⬤ lipsa unui index
⬤ perceput ca fiind prea elementar de către unii cititori.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Python 3 Image Processing
Conținutul cărții:
Obțineți cunoștințe practice de prelucrare a imaginilor și cu scikit-image.
Caracteristici cheie Acoperire cuprinzătoare a diferitelor aspecte ale Python-ului științific și a conceptelor în procesarea imaginilor. Acoperă diverse subiecte suplimentare, cum ar fi Raspberry Pi, managerul de pachete conda și distribuția Anaconda a Python. Limbaj simplu, abordare clară ca cristalul și prezentare direct inteligibilă a conceptelor, urmată de exemple de cod și capturi de ecran de ieșire. Adoptarea unui stil ușor de utilizat pentru explicarea exemplelor de cod.
Descriere
Cartea a fost scrisă în așa fel încât conceptele să fie explicate în detaliu, punându-se un accent adecvat pe exemplele de cod. Pentru a face subiectele mai cuprinzătoare, capturile de ecran și exemplele de cod sunt furnizate pe larg pe parcursul cărții. Cartea este conceptualizată și scrisă în așa fel încât cititorilor începători le va fi foarte ușor să înțeleagă conceptele și să implementeze programele.
Cartea prezintă, de asemenea, cea mai recentă versiune a Raspberry Pi și software-ul asociat cu aceasta. Această carte îi învață pe începători cum să scrie programe interesante de procesare a imaginilor cu ecosistemul științific Python. Cartea va fi, de asemenea, utilă profesioniștilor cu experiență pentru a face tranziția la cariere satisfăcătoare în Python științific și viziune computerizată.
Ce veți învăța
Raspberry Pi, Python 3 Noțiuni de bază Ecosistemul Python științific NumPy și Matplotlib Vizualizare cu Matplotlib NumPy de bază, Prelucrarea avansată a imaginilor cu NumPy și Matplotlib Noțiuni de bază cu scikit-image Praguri, egalizarea histogramei și transformări Kernels, convoluție și filtre Operații morfologice și restaurarea imaginilor Eliminarea zgomotului și detectarea marginilor Operații avansate de prelucrare a imaginilor
Pentru cine este această carte
Studenților care urmează cursurile BE/BSc/ME/MSc/BTech/MTech în Informatică, Electronică, Electrică și Matematică Pasionaților de Python Profesioniștilor în Viziune computerizată și Prelucrarea imaginilor Oricine pasionat de bricolaj cu Raspberry Pi Cercetătorilor în Viziune computerizată
Tabelul de conținut
Concepte în procesarea imaginilor Instalarea Python 3 pe Windows Introducere în Raspberry Pi Noțiuni de bază despre Python 3 Introducere în ecosistemul științific Python Introducere în NumPy și Matplotlib Vizualizare cu Matplotlib Procesare de bază a imaginilor cu NumPy și Matplotlib Procesare avansată a imaginilor cu NumPy și Matplotlib Noțiuni introductive despre Scikit-Image Stabilirea pragurilor Egalizarea histogramelor și transformările Kernels, Convoluție și filtre Operații morfologice și restaurarea imaginilor Eliminarea zgomotului și detectarea marginilor Operații avansate de procesare a imaginilor Încheiere
Despre autor
ASHWIN PAJANKAR este un polimat. Are mai mult de două decenii de experiență în programare. Este un popularizator al științei, un programator, un creator, un autor și un Youtuber. Este pasionat de STEM.
(Știință-Tehnologie-Educație-Matematică) educație. Este, de asemenea, dezvoltator independent de software și formator în domeniul tehnologiei. A absolvit IIIT Hyderabad cu M. Tech. în știința și ingineria calculatoarelor. A lucrat în câteva corporații multinaționale, inclusiv Cisco Systems și Cognizant, timp de mai bine de un deceniu.
