Ocena:
Książka otrzymała mieszane recenzje, z których wiele chwaliło praktyczne przykłady kodowania i treści wprowadzające do przetwarzania obrazu i głębokiego uczenia się, podczas gdy inni krytykowali ją za brak głębi, słabe wyjaśnienia niektórych pojęć i problemy z instrukcjami instalacji.
Zalety:Zapewniono przydatne przykłady kodu, dobre wyjaśnienia, odpowiednie dla początkujących, praktyczne i dobrze zorganizowane, obejmuje szereg tematów z zakresu przetwarzania obrazu i głębokiego uczenia się, dostępne dla czytelników o różnym poziomie wiedzy.
Wady:Powtarzające się instrukcje instalacji, brak szczegółów na temat instalacji OpenCV, niektóre rozdziały uważane za bezużyteczne, powtarzające się podstawowe treści, brak wyjaśnień na temat wykrywania obiektów treningowych, drukowane w czerni i bieli, mimo że temat dotyczy przetwarzania obrazów kolorowych.
(na podstawie 10 opinii czytelników)
Mastering OpenCV 4 with Python: A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3
Twórz zaawansowane aplikacje za pomocą Pythona i OpenCV, odkrywając potencjał rozpoznawania twarzy, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, obliczeń internetowych i rzeczywistości rozszerzonej.
Kluczowe cechy
⬤ Rozwijaj swoje umiejętności widzenia komputerowego poprzez opanowanie algorytmów w Open Source Computer Vision 4 (OpenCV 4) i Pythonie.
⬤ Zastosuj techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow i Keras.
⬤ Odkryj nowoczesne wzorce projektowe, których powinieneś unikać podczas tworzenia wydajnych aplikacji widzenia komputerowego.
⬤ .
Opis książki
OpenCV jest uważany za jedną z najlepszych bibliotek oprogramowania do wizji komputerowej i uczenia maszynowego typu open source. Pomaga programistom tworzyć kompletne projekty związane z przetwarzaniem obrazu, wykrywaniem ruchu lub segmentacją obrazu, wśród wielu innych. OpenCV for Python umożliwia płynne uruchamianie algorytmów wizji komputerowej w czasie rzeczywistym, łącząc to, co najlepsze w OpenCV C++ API i języku Python.
W tej książce zaczniesz od skonfigurowania OpenCV i zagłębienia się w kluczowe koncepcje wizji komputerowej. Następnie przejdziesz do studiowania bardziej zaawansowanych koncepcji i odkryjesz pełny potencjał OpenCV. Książka wprowadzi cię również w tworzenie zaawansowanych aplikacji przy użyciu Pythona i OpenCV, umożliwiając tworzenie aplikacji obejmujących rozpoznawanie twarzy, śledzenie celów lub rzeczywistość rozszerzoną. Następnie poznasz techniki i koncepcje uczenia maszynowego, zrozumiesz, jak zastosować je w rzeczywistych przykładach, a także poznasz ich zalety, w tym tworzenie danych w czasie rzeczywistym i szybsze przetwarzanie danych. Dowiesz się również, jak przełożyć funkcjonalność dostarczaną przez OpenCV na zoptymalizowane projekty kodu aplikacji przy użyciu wiązań Pythona. W końcowych rozdziałach zbadasz zastosowanie technik sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się przy użyciu popularnych bibliotek Pythona TensorFlow i Keras.
Pod koniec tej książki będziesz w stanie opracować zaawansowane aplikacje widzenia komputerowego, aby sprostać wymaganiom klientów.
Czego się nauczysz
⬤ Obsługiwać pliki i obrazy oraz poznawać różne techniki przetwarzania obrazu.
⬤ Poznasz przekształcenia obrazów, w tym translację, zmianę rozmiaru i kadrowanie.
⬤ Uzyskanie wglądu w tworzenie histogramów.
⬤ Doskonalenie umiejętności wykrywania konturów, filtrowania i rysowania.
⬤ Praca z rozszerzoną rzeczywistością w celu tworzenia aplikacji opartych na markerach i bez markerów.
⬤ Praca z głównymi algorytmami uczenia maszynowego w OpenCV.
⬤ Poznaj biblioteki głębokiego uczenia Python i możliwości głębokiego uczenia OpenCV.
⬤ Tworzyć aplikacje internetowe oparte na wizji komputerowej i głębokim uczeniu się.
⬤ .