Программирование компьютерного зрения на языке Python

Читать фрагмент

книга

Программирование компьютерного зрения на языке Python

Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга — как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию.Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс

Год: 2023

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-89818-310-3

Страниц: 313

Артикул: 103248

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

559 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Программирование компьютерного зрения на языке Python "

Предисловие

Требования к читателю и структура книги

Необходимые знания и навыки

Чему вы научитесь

Структура книги

Введение в компьютерное зрение

Python и NumPy

Обозначения и графические выделения

О примерах кода

Как с нами связаться

Благодарности

Об авторе

Глава 1. Основы обработки изображений

1.1. PIL – библиотека Python Imaging Library

1.2. Библиотека Matplotlib

1.3. Пакет NumPy

1.4. Пакет SciPy

1.5. Более сложный пример: очистка изображения от шумов

Упражнения

Соглашения в примерах кода

Глава 2. Локальные дескрипторы изображений

2.1. Детектор углов Харриса

2.2. SIFT – масштабно-инвариантное преобразование признаков

2.3. Сопоставление изображений с геометками

Упражнения

Глава 3. Преобразования изображений

3.1. Гомографии

3.2. Деформирование изображений

3.3. Создание панорам

Упражнения

Глава 4. Модели камер и дополненная реальность

4.1. Модель камеры с точечной диафрагмой

4.2. Калибровка камеры

4.3. Оценивание положения по плоскостям и маркерам

4.4. Дополненная реальность

Упражнения

Глава 5. Многовидовая геометрия

5.1. Эпиполярная геометрия

5.2. Вычисления, относящиеся к камерам и трехмерной структуре

5.3. Многовидовая реконструкция

5.4. Стереоизображения

Упражнения

Глава 6. Кластеризация изображений

6.1. Кластеризация методом K средних

6.2. Иерархическая кластеризация

6.3. Спектральная кластеризация

Упражнения

Глава 7. Поиск изображений

7.1. Поиск изображений по содержанию

7.2. Визуальные слова

7.3. Индексирование изображений

7.4. Поиск изображений в базе данных

7.5. Ранжирование результатов с применением геометрических соображений

7.6. Создание демонстраций и веб-приложений

Упражнения

Глава 8. Классификация изображений по содержанию

8.1. Метод k ближайших соседей

8.2. Байесовский классификатор

8.3. Метод опорных векторов

8.4. Оптическое распознавание символов

Упражнения

Глава 9. Сегментация изображений

9.1. Разрезание графов

9.2. Сегментация с применением кластеризации

9.3. Вариационные методы

Упражнения

Глава 10. OpenCV

10.1. Интерфейс между OpenCV и Python

10.2. Основы OpenCV

10.3. Обработка видео

10.4. Трассировка

10.5. Другие примеры

Упражнения

Приложение А. Установка пакетов

А.1. NumPy и SciPy

А.2. Matplotlib

А.3. PIL

А.4. LibSVM

А.5. OpenCV

А.6. VLFeat

А.7. PyGame

А.8. PyOpenGL

А.9. Pydot

А.10. Python-graph

А.11. Simplejson

А.12. PySQLite

А.13. CherryPy

Приложение Б. Наборы изображений

Б.1. Flickr

Б.2. Panoramio

Б.3. Оксфордская группа Visual Geometry

Б.4. Эталонные изображения для распознавания Кентуккийского университета

Б.5. Другие наборы

Приложение В. Благодарности авторам изображений

В.1. Изображения с сайта Flickr

В.2. Прочие изображения

В.3. Иллюстрации

Литература

Предметный указатель

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Программирование компьютерного зрения на языке Python (автор Ян Солем)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!