Категории

Изучаем OpenCV 3

  • Автор: Кэлер Адриан

  • Переплет: твердый
  • Страниц: 826
  • Формат: 24x17x4.5 см
  • Вес: 1204 г
  • ISBN: 978-5-97060-471-7
  • Редактор: Мовчан Д. А.
  • Составитель: Брэдски Гэри
  • Иллюстрации: ч/б иллюстрации
  • Переводчик: Слинкин А. А.
  • Тип бумаги: белая
  • Год издания: 2017
  • Язык издания: русский

34085006

Наличие: Этого товара нет в наличии

3 473 Kč

Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV
Это практическое руководство поможет вам начать освоение быстро развивающейся дисциплины компьютерного зрения. Написанная Адрианом Кэлером и Гэри Брэдски, создателем библиотеки OpenCV с открытым исходным кодом, эта книга является подробным введением в предмет и предназначена для разработчиков, научных сотрудников, инженеров-робототехников и энтузиастов-любителей. Вы узнаете, как создавать приложения, которые позволяют компьютерам 'видеть' и принимать решения на основе полученных данных.
Библиотека OpenCV, насчитывающая свыше 500 функций, используется в самых разных коммерческих приложениях: охрана, обработка медицинских изображений, распознавание образов и лиц, робототехника, заводской контроль качества продукции. Прочитав эту книгу, вы сможете уверенно ориентироваться в компьютерном зрении и OpenCV и создавать как простые, так и более изощренные приложения. Упражнения в конце каждой главы помогут проконтролировать усвоение знаний.
В книге приведена вся библиотека в ее современном воплощении на языке C++, в том числе и средства машинного обучения в контексте компьютерного зрения.
В книге рассматриваются следующие темы:
- типы данных в OpenCV, массивы и операции с массивами,
- захват и сохранение данных с фото- и видеокамеры с
помощью библиотеки HighGUI,
- преобразования изображения: растяжение, сжатие, деформирование, преобразование системы координат, исправление,
- распознавание образов, в т. ч. лиц,
- сопровождение объектов и прослеживание движения,
- реконструкция трехмерных изображений по стереопаре,
- простые и более современные методы машинного обучения