包邮 OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）|4966057 epub pdf mobi txt 电子书下载 2024

Name: 包邮 OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）|4966057 pdf epub mobi txt 电子书 2024
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爱尔兰乔米尼奇诺Joe Minich 著，刘波苗贝贝史斌译

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发表于2024-11-05

商品介绍

店铺：互动创新图书专营店

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111539759

商品编码：27153375315

丛书名：华章程序员书库

出版时间：2016-06-01

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书籍描述

书[0名0]：	OpenCV 3计算 [1机1] 视觉：Python语言实现（原书[0第0]2版）\|4966057
图书定价：	49元
图书作者：	（爱尔兰）乔·米尼奇诺（Joe Minichi[0no0]）
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2016/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111539759
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

Joe Minichi[0no0] 是Hoolux Medical从事计算 [1机1] 视觉的工程师，他利用业余时间开发了[0No0]SQL数据库LokiJS。他也是重金属歌手/作曲家。他是一个充满激情的程序员，对编程语言和技术非常好奇，并一直在使用它们。在Hoolux，Joe[0领0]导了针对医疗行业的Android计算 [1机1] 视觉广告平台的开发。
他出生在意[0大0]利瓦雷泽市的Lombardy，并在那里长[0大0]，在米兰Universitá Statale受过哲[0学0]教育，近11年Joe在爱尔兰的Cork度过，在这里他成为Cork技术研究所的一[0名0]计算 [1机1] 科[0学0]研究生。
我非常感谢我的合作伙伴Rowena，她总是鼓励我，也感谢两个小女儿给我灵感。非常感谢这本书的合作者和编辑，尤其是Joe Howse、Adrian Roesbrock、Brandon Castella[0no0]、OpenCV社区，以及Packt出版社中那些为本书付出劳动的人。
Joseph Howse 生活在加拿[0大0]。在冬天，他留着胡子，而他的四只猫留着厚皮毛。他喜欢每天给猫梳毛。有时猫还[0会0]抓他的胡子。
自2012年以来，他一直在为Packt出版社写作，他的著作包括《OpenCV for Secret Agents》《OpenCV Blueprints》《Android Application Programming with OpenCV 3》《OpenCV Computer Vision with Python》以及《Python Game Programming by Example》。
[0当0]他不写书或打理萌宠时，他[0会0]提供咨询和培训，并通过他的公司（Nummist Media公司（http://nummist.com））进行软件开发服务。
刘波博士，重庆工[0商0][0大0][0学0]计算 [1机1] 科[0学0]与信息工程[0学0]院教师，主要从事 [1机1] 器[0学0]习理论、计算 [1机1] 视觉和[0优0]化技术研究，同时对Hadoop和Spark平台上的[0大0]数据分析感兴趣，也对Linux编程和Oracle数据库感兴趣。
苗贝贝硕士，北京工[0商0][0大0][0学0]计算 [1机1] 与信息工程[0学0]院研究生，主要从事 [1机1] 器[0学0]习理论、时间序列动力[0学0]特征分析及应用的研究，对基于Python的计算 [1机1] 视觉分析有浓厚的兴趣。
[0史0]斌 2015年本科毕业于电子科技[0大0][0学0]计算 [1机1] [0学0]院，目前就职于成都[0知0]数科技有限公司，主要从事数据爬取、数据处理、平台运维等工作，熟悉Python、Linux shell，同时热爱计算 [1机1] 视觉编程，熟悉Python下的OpenCV编程。

内容简介

本书分9章来介绍计算 [1机1] 视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书[0首0]先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装，继而介绍了计算 [1机1] 视觉应用的基本操作，包括图像文件的读取与显示，图像处理的基本操作（比如边缘检测等），深度估计与分割，人脸检测与识别，图像的检索，目标的检测与识别，目标跟踪，神经网络的手写体识别。可以这样说，本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算 [1机1] 视觉应用的好书。

译者序
前言
作者简介
审校者简介
译者简介
[0第0]1章安装OpenCV 1
1.1 选择和使用合适的安装工具 2
1.1.1 在Windows上安装 2
1.1.2 在OS X系统中安装 6
1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装 11
1.1.4 在其他类Unix系统中安装 12
1.2 安装Contrib模块 13
1.3 运行示例 13
1.4 查找文档、帮助及更[亲斤] 14
1.5 总结 15
[0第0]2章处理文件、摄像头和图形用户界面 16
2.1 基本I/O脚本 16
2.1.1 读/写图像文件 16
2.1.2 图像与原始字节之间的转换 19
2.1.3 使用numpy.array访问图像数据 20
2.1.4 视频文件的读/写 22
2.1.5 捕获摄像头的帧 23
2.1.6 在窗口显示图像 24
2.1.7 在窗口显示摄像头帧 25
2.2 Cameo项目（人脸跟踪和图像处理） 26
2.3 Cameo—面向对象的设计 27
2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流 27
2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘 32
2.3.3 cameo.Cameo的强[0大0]实现 33
2.4 总结 34
[0第0]3章使用OpenCV 3处理图像 36
3.1 不同色彩空间的转换 36
3.2 傅里叶变换 37
3.2.1 高通滤波器 37
3.2.2 低通滤波器 39
3.3 创建模块 39
3.4 边缘检测 40
3.5 用定制内核做卷积 41
3.6 修改应用 43
3.7 Canny边缘检测 44
3.8 轮廓检测 45
3.9 边界框、小矩形区域和小闭圆的轮廓 46
3.10 凸轮廓与Douglas-Peucker算[0法0] 48
3.11 直线和圆检测 50
3.11.1 直线检测 50
3.11.2 圆检测 51
3.12 检测其他形状 52
3.13 总结 52
[0第0]4章深度估计与分割 53
4.1 创建模块 53
4.2 捕获深度摄像头的帧 54
4.3 从视差图得到掩模 56
4.4 对复制操作执行掩模 57
4.5 使用普通摄像头进行深度估计 59
4.6 使用分水岭和GrabCut算[0法0]进行物体分割 63
4.6.1 用GrabCut进行前景检测的例子 64
4.6.2 使用分水岭算[0法0]进行图像分割 66
4.7 总结 69
[0第0]5章人脸检测和识别 70
5.1 Haar级联的概念 70
5.2 获取Haar级联数据 71
5.3 使用OpenCV进行人脸检测 72
5.3.1 静态图像中的人脸检测 72
5.3.2 视频中的人脸检测 74
5.3.3 人脸识别 76
5.4 总结 82
[0第0]6章图像检索以及基于图像描述符的搜索 83
6.1 特征检测算[0法0] 83
6.1.1 特征定义 84
6.1.2 使用DoG和SIFT进行特征提取与描述 86
6.1.3 使用快速Hessian算[0法0]和SURF来提取和检测特征 89
6.1.4 基于ORB的特征检测和特征匹配 91
6.1.5 ORB特征匹配 93
6.1.6 K-近邻匹配 95
6.1.7 FLANN匹配 96
6.1.8 FLANN的单应性匹配 99
6.1.9 基于文身取证的应用程序示例 102
6.2 总结 105
[0第0]7章目标检测与识别 106
7.1 目标检测与识别技术 106
7.1.1 HOG描述符 107
7.1.2 检测人 112
7.1.3 创建和训练目标检测器 113
7.2 汽车检测 116
7.2.1 代码的功能 118
7.2.2 SVM和滑动窗口 122
7.3 总结 134
[0第0]8章目标跟踪 135
8.1 检测移动的目标 135
8.2 背景分割器：KNN、MOG2和GMG 138
8.2.1 均值漂移和CAMShift 142
8.2.2 彩色直方图 144
8.2.3 返回代码 146
8.3 CAMShift 147
8.4 卡尔曼滤波器 149
8.4.1 预测和更[亲斤] 149
8.4.2 范例 150
8.4.3 一个基于行人跟踪的例子 153
8.4.4 Pedestrian类 154
8.4.5 主程序 157
8.5 总结 159
[0第0]9章基于OpenCV的神经网络简介 160
9.1 人工神经网络 160
9.2 人工神经网络的结构 161
9.2.1 网络层级示例 162
9.2.2 [0学0]习算[0法0] 163
9.3 OpenCV中的ANN 164
9.3.1 基于ANN的动物分类 166
9.3.2 训练周期 169
9.4 用人工神经网络进行手写数字识别 170
9.4.1 MNIST—手写数字数据库 170
9.4.2 定制训练数据 170
9.4.3 初始参数 171
9.4.4 迭代次数 171
9.4.5 其他参数 171
9.4.6 迷你库 172
9.4.7 主文件 175
9.5 可能的改进和潜在的应用 180
9.5.1 改进 180
9.5.2 应用 181
9.6 总结 181

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