
Computer Vision for Beginners: Theory and Applications Using Python
Computer Vision Lehrbuch für Einsteiger mit 3 praktischen Projekten
Sind Sie bereit, Ihre Karriereziele im Bereich Computer Vision zu verwirklichen? Die jüngsten Fortschritte auf dem Gebiet der Computer Vision sind einfach erstaunlich. In weniger als einem Jahrzehnt ist die Genauigkeit bei der Identifizierung und Klassifizierung von Objekten von 50 Prozent auf 99 Prozent angestiegen. Die heutigen Systeme sind bei der schnellen Erkennung und Reaktion auf visuelle Eingaben sogar genauer als Menschen.
Das Aufkommen von Deep Learning und sehr großen Datensätzen hat in den letzten Jahren zu einem Anstieg der Zahl der Computer-Vision-Anwendungen geführt. Vor diesem Hintergrund lohnt es sich, Ihr Data-Science-Arsenal um Kenntnisse im Bereich Computer Vision zu erweitern. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um in dieses dynamische Gebiet einzusteigen.
Computer Vision mit Python für Einsteiger bietet Ihnen einen praxisnahen, unkomplizierten Ansatz, um Computer Vision schnell zu erlernen. Das schrittweise Format dieses Buches macht das Erlernen von Computer Vision einfach, schnell und leicht. Die Übungen am Ende jedes Kapitels testen Ihr Wissen über die behandelten Konzepte. Sie helfen Ihnen auch, das Gelernte anzuwenden.
Dieses Buch bietet Ihnen:
⬤ Eine solide Grundlage in Computer Vision.
⬤ Kenntnisse der elementaren und mittleren Themen.
⬤ Grundlagen der Codierung in Python.
⬤ Links zu zusätzlichen Inhalten, die mit den von Ihnen studierten Themen zusammenhängen.
⬤ Zugang zu externen Dateien zum Trainieren und Testen des gesamten Wissens, das Sie über ein Computer Vision Tool erworben haben.
⬤ Drei Miniprojekte im letzten Abschnitt des Buches, die Ihnen helfen, alle theoretischen Konzepte, die Sie gelernt haben, zusammenzuführen.
Sie beginnen mit der Installation von Python im ersten Kapitel. Im zweiten Kapitel erhalten Sie dann einen Crashkurs in Python. Der direkte Einstieg in Python beschleunigt das Lernen und macht es einfacher, dem Buch zu folgen. In diesem Buch wird der gesamte Code in Jupyter Notebook geschrieben. Der Zugriff auf die in diesem Buch verwendeten Datensätze ist einfach.
Im letzten Abschnitt arbeiten Sie an drei praktischen Miniprojekten:
⬤ Erkennung von Handsymbolen für das Spiel "Stein, Papier, Schere".
⬤ Covid-19-Detektion aus Röntgenbildern.
⬤ Erkennung von Wetter aus Bildern.
Die Skripte, Bilder und Diagramme sind klar und deutlich. Sie sind so gestaltet, dass Sie die visuellen Darstellungen zur Textbeschreibung leicht verstehen können. Dieses Buch ist die perfekte Option für das Selbststudium, auch wenn Ihre Kenntnisse auf dem Niveau eines Mittelstufenschülers liegen.
Sie können neue Bildverarbeitungsprobleme selbstbewusst angehen und vollständige Lösungen an Ihrem Arbeitsplatz entwickeln. Schließlich können Sie sich auf dieses Buch verlassen, um Ihre Karriereziele in der Computer Vision schneller zu erreichen.
Zu den behandelten Themen gehören:
⬤ Einführung in die Computer Vision.
⬤ Einrichtung der Umgebung & Schreiben Ihres ersten Programms in Python.
⬤ Crashkurs Python.
⬤ Grundlagen der Bildverarbeitung.
⬤ Grundlagen der Videoverarbeitung.
⬤ Gesichtserkennung mit OpenCV in Python.
⬤ Einführung in das maschinelle Lernen für Computer Vision.
⬤ Einführung in Deep Learning für Computer Vision.
⬤ Transfer Learning für Computer Vision.
⬤ Objektdetektion mit YOLO.
⬤ Einführung in GANS.
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