Bewertung:

Das Buch ist eine Ressource für Anfänger, die sich für Computer Vision und die Arbeit mit dem Raspberry Pi interessieren und bietet Codebeispiele und praktische Projekte. Einige Leser empfanden es jedoch als zu grundlegend, da es an Tiefe bei Algorithmen und technischen Details mangelt.
Vorteile:Gut geschrieben mit informativem Inhalt, umfangreichen Code-Beispielen, geeignet für Anfänger, logische Abfolge der Tutorials, gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, hilfreiche Tipps und externe Ressourcen wie ein GitHub-Repository.
Nachteile:Zu grundlegend für einige Leser, zu viel Fluff am Anfang, mangelnde Tiefe bei der Erklärung von Algorithmen, Bilder nicht in Farbe, sich wiederholender Text, Fehler vorhanden, und begrenzte Beispiele für reale Projekte.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Raspberry Pi Computer Vision Programming -Second Edition: Design and implement computer vision applications with Raspberry Pi, OpenCV, and Python 3
Führen Sie eine Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben aus, wie z. B. Bildverarbeitung und -manipulation, Merkmals- und Objekterkennung und Bildwiederherstellung, um reale Computer-Vision-Anwendungen zu erstellen
Hauptmerkmale
⬤ Erforschen Sie das Potenzial der Computer Vision mit Raspberry Pi und Python-Programmierung.
⬤ Führen Sie Computer-Vision-Aufgaben wie Bildverarbeitung und -manipulation mit OpenCV und Raspberry Pi durch.
⬤ Entdecken Sie leicht nachvollziehbare Beispiele und Screenshots, um beliebte Computer Vision Techniken und Anwendungen zu implementieren.
Buchbeschreibung
Der Raspberry Pi ist einer der beliebtesten Einplatinencomputer unserer Generation. Alle wichtigen Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Algorithmen und -Operationen können mit OpenCV auf dem Raspberry Pi leicht implementiert werden. Diese aktualisierte zweite Auflage ist vollgepackt mit topaktuellen Beispielen und neuen Themen und deckt die neuesten Versionen von Schlüsseltechnologien wie Python 3, Raspberry Pi und OpenCV ab. Dieses Buch wird Sie mit den notwendigen Fähigkeiten ausstatten, um Ihre eigenen OpenCV-, Raspberry-Pi- und Python-basierten Computer-Vision-Projekte erfolgreich zu entwerfen und zu implementieren.
Zu Beginn lernen Sie die Grundlagen von Python 3 sowie die Grundlagen von Einplatinencomputern und NumPy kennen. Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie OpenCV 4 für Python 3 auf dem Raspberry Pi installieren, bevor Sie die wichtigsten Techniken und Algorithmen in der Bildverarbeitung, Manipulation und Computer Vision kennenlernen. Indem Sie die Schritte in jedem Kapitel durcharbeiten, werden Sie wesentliche OpenCV-Funktionen verstehen. Spätere Abschnitte werden Sie durch die Erstellung von Anwendungen mit grafischer Benutzeroberfläche (GUI) mit GPIO und OpenCV führen. Sie werden auch lernen, die neue Bildverarbeitungsbibliothek Mahotas zu verwenden, um verschiedene Bildverarbeitungsoperationen durchzuführen. Schließlich lernen Sie das Jupyter Notebook kennen und erfahren, wie Sie einen Windows-Computer und Ubuntu für die Bildverarbeitung einrichten.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, selbstbewusst Computer-Vision-Anwendungen zu erstellen und einzusetzen.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Einrichten eines Raspberry Pi für Computer-Vision-Anwendungen.
⬤ Grundlegende Bildverarbeitung mit Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib und OpenCV durchführen.
⬤ Demonstrieren Sie arithmetische, logische und andere Operationen auf Bildern.
⬤ Mit einer USB-Webcam und dem Raspberry Pi Kameramodul arbeiten.
⬤ Tiefpass- und Hochpassfilter implementieren und ihre Anwendungen in der Bildverarbeitung verstehen.
⬤ Fortgeschrittene Techniken wie Histogramm-Entzerrung und morphologische Transformationen kennenlernen.
⬤ Erstellen Sie GUI-Anwendungen mit Python 3 und OpenCV.
⬤ Maschinelles Lernen mit K-means Clustering und Bildquantisierung durchführen.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Raspberry-Pi- und Python-3-Enthusiasten, die die faszinierende Welt der Computer Vision erkunden möchten. Arbeitskenntnisse in der Programmiersprache Python 3 werden vorausgesetzt.