OpenCV 3. Komputerowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV (ebook)(audiobook)(audiobook)

    Wydawnictwo:
    Helion
    Wydawnictwo:
    Helion
    Ocena:
    3.7/6  Opinie: 3
    Stron:
    872
    Druk:
    oprawa twarda
    3w1 w pakiecie:
    PDF
    ePub
    Mobi

    Książka

    149,00 zł

    Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

    Ebook

    149,00 zł 20%
    119,20 zł

    Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

    Przenieś na półkę

    Do przechowalni

    Do przechowalni

    Komputerowe rozpoznawanie obrazów przechodzi dziś fazę burzliwego rozwoju. Przyczyniają się do tego ogromna popularność cyfrowych aparatów fotograficznych, wielka liczba grafik zgromadzonych w obszernych internetowych bazach danych, a przede wszystkim coraz doskonalsze algorytmy przetwarzania obrazu. W rozwijaniu tej technologii wielką rolę odegrała biblioteka OpenCV, usprawniając pracę setek tysięcy ludzi. OpenCV 3.x ułatwia efektywne rozwijanie projektów dzięki opartej na języku C++ spójnej architekturze, która doskonale działa na wielu platformach.

    Ta książka, przeznaczona dla osób znających język C++, jest praktycznym wprowadzeniem do otwartej biblioteki OpenCV w wersji 3.x. Zawiera też podstawowe informacje na temat komputerowego rozpoznawania obrazu, co powinno ułatwić efektywne posługiwanie się tą biblioteką. Sama biblioteka OpenCV została przedstawiona w sposób umożliwiający bardzo szybkie rozpoczęcie pracy. Książka ułatwia naturalne zrozumienie działania algorytmów, dzięki czemu projektowanie i debugowanie aplikacji nie powinno sprawiać problemów. W ten sposób książka ta staje się świetnym przygotowaniem do zgłębienia bardziej zaawansowanych zagadnień komputerowego rozpoznawania obrazu i uczenia maszynowego.

    Najważniejsze zagadnienia:

    • Przegląd biblioteki OpenCV i zawarte w niej funkcje
    • Praca z plikami obrazów, filmów i danych oraz przekształcanie obrazów
    • Ważniejsze algorytmy do pracy na obrazach
    • Punkty kluczowe: wykrywanie i filtrowanie
    • Trójwymiarowe widzenie, ruch, określanie pozycji
    • Uczenie maszyn w OpenCV

    OpenCV: poznaj i stosuj algorytmy przetwarzania obrazów!


    Adrian Kaehler jest naukowcem i założycielem start-upów. Zajmuje się uczeniem maszynowym, modelowaniem statystycznym i komputerowym rozpoznawaniem obrazu. Pracuje w Intel Corporation i w Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda. Współzakładał Silicon Valley Deep Learning Group.

    Gary Rost Bradski jest naukowcem i konsultantem. Zajmuje się robotyką, uczeniem maszynowym i komputerowym rozpoznawaniem obrazów. Pracuje w Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda. Współtworzył takie biblioteki jak Open Source Computer Vision Library, Machine Learning Library i Probabilistic Network Library (PNL).

    Selling ebookpoint.pl

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności