包郵 OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）|4966057 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

Name: 包郵 OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）|4966057 pdf epub mobi txt 電子書 2024
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愛爾蘭喬米尼奇諾Joe Minich 著，劉波苗貝貝史斌譯

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發表於2024-11-05

商品介绍

店鋪：互動創新圖書專營店

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111539759

商品編碼：27153375315

叢書名：華章程序員書庫

齣版時間：2016-06-01

包郵 OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）|4966057 epub pdf mobi txt 電子書下載 2024

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書籍描述

書[0名0]：	OpenCV 3計算 [1機1] 視覺：Python語言實現（原書[0第0]2版）\|4966057
圖書定價：	49元
圖書作者：	（愛爾蘭）喬·米尼奇諾（Joe Minichi[0no0]）
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2016/6/1 0:00:00
ISBN號：	9787111539759
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

Joe Minichi[0no0] 是Hoolux Medical從事計算 [1機1] 視覺的工程師，他利用業餘時間開發瞭[0No0]SQL數據庫LokiJS。他也是重金屬歌手/作麯傢。他是一個充滿激情的程序員，對編程語言和技術非常好奇，並一直在使用它們。在Hoolux，Joe[0領0]導瞭針對醫療行業的Android計算 [1機1] 視覺廣告平颱的開發。
他齣生在意[0大0]利瓦雷澤市的Lombardy，並在那裏長[0大0]，在米蘭Universitá Statale受過哲[0學0]教育，近11年Joe在愛爾蘭的Cork度過，在這裏他成為Cork技術研究所的一[0名0]計算 [1機1] 科[0學0]研究生。
我非常感謝我的閤作夥伴Rowena，她總是鼓勵我，也感謝兩個小女兒給我靈感。非常感謝這本書的閤作者和編輯，尤其是Joe Howse、Adrian Roesbrock、Brandon Castella[0no0]、OpenCV社區，以及Packt齣版社中那些為本書付齣勞動的人。
Joseph Howse 生活在加拿[0大0]。在鼕天，他留著鬍子，而他的四隻貓留著厚皮毛。他喜歡每天給貓梳毛。有時貓還[0會0]抓他的鬍子。
自2012年以來，他一直在為Packt齣版社寫作，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當0]他不寫書或打理萌寵時，他[0會0]提供谘詢和培訓，並通過他的公司（Nummist Media公司（http://nummist.com））進行軟件開發服務。
劉波博士，重慶工[0商0][0大0][0學0]計算 [1機1] 科[0學0]與信息工程[0學0]院教師，主要從事 [1機1] 器[0學0]習理論、計算 [1機1] 視覺和[0優0]化技術研究，同時對Hadoop和Spark平颱上的[0大0]數據分析感興趣，也對Linux編程和Oracle數據庫感興趣。
苗貝貝碩士，北京工[0商0][0大0][0學0]計算 [1機1] 與信息工程[0學0]院研究生，主要從事 [1機1] 器[0學0]習理論、時間序列動力[0學0]特徵分析及應用的研究，對基於Python的計算 [1機1] 視覺分析有濃厚的興趣。
[0史0]斌 2015年本科畢業於電子科技[0大0][0學0]計算 [1機1] [0學0]院，目前就職於成都[0知0]數科技有限公司，主要從事數據爬取、數據處理、平颱運維等工作，熟悉Python、Linux shell，同時熱愛計算 [1機1] 視覺編程，熟悉Python下的OpenCV編程。

內容簡介

本書分9章來介紹計算 [1機1] 視覺的重要概念，所有的概念都融入瞭一些很有趣的項目。本書[0首0]先詳細介紹瞭多個平颱下基於Python的OpenCV安裝，繼而介紹瞭計算 [1機1] 視覺應用的基本操作，包括圖像文件的讀取與顯示，圖像處理的基本操作（比如邊緣檢測等），深度估計與分割，人臉檢測與識彆，圖像的檢索，目標的檢測與識彆，目標跟蹤，神經網絡的手寫體識彆。可以這樣說，本書是一本不可多得的采用OpenCV實踐計算 [1機1] 視覺應用的好書。

譯者序
前言
作者簡介
審校者簡介
譯者簡介
[0第0]1章安裝OpenCV 1
1.1 選擇和使用閤適的安裝工具 2
1.1.1 在Windows上安裝 2
1.1.2 在OS X係統中安裝 6
1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安裝 11
1.1.4 在其他類Unix係統中安裝 12
1.2 安裝Contrib模塊 13
1.3 運行示例 13
1.4 查找文檔、幫助及更[親斤] 14
1.5 總結 15
[0第0]2章處理文件、攝像頭和圖形用戶界麵 16
2.1 基本I/O腳本 16
2.1.1 讀/寫圖像文件 16
2.1.2 圖像與原始字節之間的轉換 19
2.1.3 使用numpy.array訪問圖像數據 20
2.1.4 視頻文件的讀/寫 22
2.1.5 捕獲攝像頭的幀 23
2.1.6 在窗口顯示圖像 24
2.1.7 在窗口顯示攝像頭幀 25
2.2 Cameo項目（人臉跟蹤和圖像處理） 26
2.3 Cameo—麵嚮對象的設計 27
2.3.1 使用managers. CaptureManager提取視頻流 27
2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和鍵盤 32
2.3.3 cameo.Cameo的強[0大0]實現 33
2.4 總結 34
[0第0]3章使用OpenCV 3處理圖像 36
3.1 不同色彩空間的轉換 36
3.2 傅裏葉變換 37
3.2.1 高通濾波器 37
3.2.2 低通濾波器 39
3.3 創建模塊 39
3.4 邊緣檢測 40
3.5 用定製內核做捲積 41
3.6 修改應用 43
3.7 Canny邊緣檢測 44
3.8 輪廓檢測 45
3.9 邊界框、小矩形區域和小閉圓的輪廓 46
3.10 凸輪廓與Douglas-Peucker算[0法0] 48
3.11 直綫和圓檢測 50
3.11.1 直綫檢測 50
3.11.2 圓檢測 51
3.12 檢測其他形狀 52
3.13 總結 52
[0第0]4章深度估計與分割 53
4.1 創建模塊 53
4.2 捕獲深度攝像頭的幀 54
4.3 從視差圖得到掩模 56
4.4 對復製操作執行掩模 57
4.5 使用普通攝像頭進行深度估計 59
4.6 使用分水嶺和GrabCut算[0法0]進行物體分割 63
4.6.1 用GrabCut進行前景檢測的例子 64
4.6.2 使用分水嶺算[0法0]進行圖像分割 66
4.7 總結 69
[0第0]5章人臉檢測和識彆 70
5.1 Haar級聯的概念 70
5.2 獲取Haar級聯數據 71
5.3 使用OpenCV進行人臉檢測 72
5.3.1 靜態圖像中的人臉檢測 72
5.3.2 視頻中的人臉檢測 74
5.3.3 人臉識彆 76
5.4 總結 82
[0第0]6章圖像檢索以及基於圖像描述符的搜索 83
6.1 特徵檢測算[0法0] 83
6.1.1 特徵定義 84
6.1.2 使用DoG和SIFT進行特徵提取與描述 86
6.1.3 使用快速Hessian算[0法0]和SURF來提取和檢測特徵 89
6.1.4 基於ORB的特徵檢測和特徵匹配 91
6.1.5 ORB特徵匹配 93
6.1.6 K-近鄰匹配 95
6.1.7 FLANN匹配 96
6.1.8 FLANN的單應性匹配 99
6.1.9 基於文身取證的應用程序示例 102
6.2 總結 105
[0第0]7章目標檢測與識彆 106
7.1 目標檢測與識彆技術 106
7.1.1 HOG描述符 107
7.1.2 檢測人 112
7.1.3 創建和訓練目標檢測器 113
7.2 汽車檢測 116
7.2.1 代碼的功能 118
7.2.2 SVM和滑動窗口 122
7.3 總結 134
[0第0]8章目標跟蹤 135
8.1 檢測移動的目標 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 彩色直方圖 144
8.2.3 返迴代碼 146
8.3 CAMShift 147
8.4 卡爾曼濾波器 149
8.4.1 預測和更[親斤] 149
8.4.2 範例 150
8.4.3 一個基於行人跟蹤的例子 153
8.4.4 Pedestrian類 154
8.4.5 主程序 157
8.5 總結 159
[0第0]9章基於OpenCV的神經網絡簡介 160
9.1 人工神經網絡 160
9.2 人工神經網絡的結構 161
9.2.1 網絡層級示例 162
9.2.2 [0學0]習算[0法0] 163
9.3 OpenCV中的ANN 164
9.3.1 基於ANN的動物分類 166
9.3.2 訓練周期 169
9.4 用人工神經網絡進行手寫數字識彆 170
9.4.1 MNIST—手寫數字數據庫 170
9.4.2 定製訓練數據 170
9.4.3 初始參數 171
9.4.4 迭代次數 171
9.4.5 其他參數 171
9.4.6 迷你庫 172
9.4.7 主文件 175
9.5 可能的改進和潛在的應用 180
9.5.1 改進 180
9.5.2 應用 181
9.6 總結 181

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