OpenCV mit Python anhand von Beispielen lernen: Implementieren Sie die von OpenCV bereitgestellten Computer Vision Algorithmen mit Python für Bildverarbeitung, Objekterkennung und M

Originaltitel:

Learn OpenCV with Python by Examples: Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV with Python for Image Processing, Object Detection and M

Inhalt des Buches:

Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden zum Erlernen der Grundlagen des maschinellen Sehens und Lernens mit der leistungsstarken OpenCV-Bibliothek und der Programmiersprache Python. Das Buch bietet einen praktischen Ansatz, um die Konzepte und Techniken des maschinellen Sehens anhand praktischer Beispiele zu erlernen. Alle Codes in diesem Buch sind auf Github verfügbar.

Anhand einer Reihe von Beispielen deckt das Buch ein breites Spektrum an Themen ab, darunter Bild- und Videoverarbeitung, Merkmalserkennung, Objekterkennung und -erfassung, maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze. Jedes Kapitel enthält detaillierte Erklärungen zu den Konzepten und Techniken sowie praktische Beispiele und Codeschnipsel, die zeigen, wie sie in Python implementiert werden können. Während des gesamten Buches werden die Leser anhand von praktischen Beispielen und Projekten lernen, wie man Bildverarbeitungsanwendungen von Grund auf erstellt.

Egal ob Sie Anfänger oder erfahrener Programmierer sind, dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für das Erlernen von Computer Vision mit OpenCV und Python. Der klare und prägnante Schreibstil macht es dem Leser leicht, dem Buch zu folgen, und die zahlreichen Beispiele sorgen dafür, dass der Leser das Gelernte üben und anwenden kann. Am Ende des Buches werden die Leser ein solides Verständnis der Grundlagen der Computer Vision haben und in der Lage sein, ihre eigenen Computer Vision Anwendungen mit Zuversicht zu entwickeln. Dieses Buch ist ein hervorragendes Hilfsmittel für jeden, der sich mit der OpenCV-Bibliothek und der Programmiersprache Python mit Computer Vision und maschinellem Lernen beschäftigen möchte.

Inhaltsangabe.

1. Einführung 5.

2. Installation 13.

2. 1 Installation unter Windows 14.

2. 2 Installation von Python unter Ubuntu 16.

2. 3 PyCharm konfigurieren und OpenCV installieren 18.

3. OpenCV-Grundlagen 25.

3. 1 Bilder laden und anzeigen 26.

3. 2 Videos laden und anzeigen 30.

3. 3 Webcam anzeigen 32.

3. 4 Bild-Grundlagen 35.

3. 5 Zeichnen von Formen 42.

3. 6 Zeichnen von Texten 48.

3. 7 Zeichnen eines OpenCV-ähnlichen Symbols 50.

4. Benutzerinteraktion 52.

4. 1 Mausoperationen 53.

4. 2 Kreise mit der Maus zeichnen 56.

4. 3 Polygon mit der Maus zeichnen 60.

4. 4 Zuschneiden eines Bildes mit der Maus 62.

4. 5 Werte mit Trackbars eingeben 64.

5. Bildverarbeitung 70.

5. 1 Konvertierung von Farbräumen 72.

5. 2 Ändern der Größe, Zuschneiden und Drehen eines Bildes 77.

5. 3 Kontrast und Helligkeit eines Bildes einstellen 83.

5. 4 Einstellen von Farbton, Sättigung und Wert 87.

5. 5 Bild überlagern 91.

5. 6 Bitweise Operation 94.

5. 7 Verzugsbild 101.

5. 8 Unscharfes Bild 107.

5. 9 Histogramm 114.

6. Objekt-Erkennung 120.

6. 1 Canny Edge Detection 122.

6. 2 Dehnung und Erosion 125.

6. 3 Formerkennung 129.

6. 4 Farberkennung 139.

6. 5 Texterkennung mit Tesseract 150.

6. 6 Menschliche Erkennung 161.

6. 7 Gesichts- und Augenerkennung 165.

6. 8 Hintergrund entfernen 170.

6. 9 Hintergrund verwischen 189.

7. Maschinelles Lernen 196.

7. 1 K-Means Clustering 200.

7. 2 K-Nächste Nachbarn 216.

7. 3 Support-Vektor-Maschine 237.

7. 4 Künstliches Neuronales Netz (ANN) 254.

7. 5 Convolutional Neural Network (CNN) 276.

Index 305.

Referenzen 308.

Über den Autor 310.

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9781738908431
• Autor: James Chen
• Verlag: Independent Cat
• Sprache: Englisch
• Einband: Taschenbuch