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OpenCV3计算机视觉:Python语言实现(原书第2版)

12/16/2018 9:53:18 PM 人评论

OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,它提供了很多图像和视频处理操作,以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能,如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后,可以开发各种现实生活中的应用程序(如安全和监控方面的应用程序)。本书从

OpenCV3计算机视觉:Python语言实现(原书第2版)

OpenCV3计算机视觉:Python语言实现(原书第2版)

编辑推荐

OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,它提供了很多图像和视频处理操作,以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能,如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后,可以开发各种现实生活中的应用程序(如安全和监控方面的应用程序)。
本书从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科,与其相关的现实应用也呈爆炸性增长,本书的目的就是帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家快速掌握基于Python的OpenCV计算机视觉开发的实用方法、技巧和实践。

通过阅读本书,你将学到:
  安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API
  掌握图像处理和视频分析的基础知识
  在图像和视频中检测和识别目标
  使用OpenCV检测和识别人脸
  训练和使用自己的对象分类器
  了解计算机视觉中的机器学习概念
  使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题
  开发现实生活中的计算机视觉应用

内容简介

OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库,由英特尔公司发起并参与开发,在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一,Python不仅使用非常简单,而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架,可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。

本书分9章来介绍计算机视觉的重要概念,所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书首先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装,继而介绍了计算机视觉应用的基本操作,包括:图像文件的读取与显示,图像处理的基本操作(比如边缘检测等),深度估计与分割,人脸检测与识别,图像的检索,目标的检测与识别,目标跟踪,神经网络的手写体识别。可以这样说,本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算机视觉应用的好书。


作者简介

作者简介

Joe Minichino Hoolux Medical计算机视觉工程师,NoSQL数据库LokiJS的开发者。他是一个充满激情的程序员,对编程语言和技术充满好奇,并不断尝试。在Hoolux,Joe领导了针对医疗行业的Android计算机视觉广告平台的开发。

Joseph Howse Nummist Media公司总裁,自2012年起,出版了多部OpenCV方面的著作,包括《OpenCV for Secret Agents》《Android Application Programming with OpenCV 3》和《OpenCV Computer Vision with Python》等。


译者简介

刘波 博士,任教于重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,主要从事机器学习理论、计算机视觉和优化技术研究,同时对Hadoop和Spark平台上的大数据分析感兴趣,也对Linux平台的编程和Oracle数据库感兴趣。

苗贝贝 硕士,北京工商大学计算机与信息工程学院研究生,主要从事机器学习理论、时间序列动力学特征分析及应用的研究,对基于Python的计算机视觉分析有浓厚的兴趣。

史斌 毕业于电子科技大学计算机学院,目前就职于成都知数科技有限公司,主要从事数据爬取、数据处理、平台运维等工作,熟悉Python、Linux shell,同时热爱计算机视觉编程,熟悉Python下的OpenCV编程。


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