計算機視覺入門到實踐 ( 簡體 字) |
| 作者：[印]阿布辛納夫·達和奇（Abhinav Dadhich）著連曉峰 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：機械工業出版社 |  3dWoo書號： 53724
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NT售價： 345 元 |
| 出版日：11/1/2020 |
| 頁數：182 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787111662297 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：本書是你瞭解電腦視覺的一站式指南。利用Python、TensorFlow、Keras和OpenCV的功能執行影像處理、物件檢測、特徵檢測等專案。通過對卷積神經網路的介紹，你將學習如何使用Keras構建深度神經網路，以及如何使用它對Fashion-MNIST資料集進行分類。關於物件檢測，你將學習到使用TensorFlow實現簡單的面部檢測器，以及複雜的基於深度學習的物件檢測器（例如Faster R-CNN和SSD）的工作原理。你也將學會使用FCN模型進行語義分割，並使用DeepSORT跟蹤物件。不僅如此，你還將學習到在標準資料集上使用視覺SLAM（vSLAM）技術，例如ORB-SLAM。
本書適合希望以*實際的方式理解和實現與電腦視覺和影像處理相關的各種任務的機器學習從業人員和深度學習學習者閱讀。
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目錄：譯者序
原書千言
第1章 計算機視覺快速入門
1.1 什么是計算機視覺
1.2 計算機視覺無處不在
1.3 入門
1.3.1 讀取圖像
1.3.2 圖像顏色轉換
1.4 計算機視覺研究的相關會議
1.5 小結
第2章 庫、開發平臺和數據集
2.1 庫及其安裝方法
2.1.1 安裝Anaconda
2.1.2 安裝OpenCV
2.1.3 用于深度學習的TensorFlow
2.1.4 用于深度學習的Keras
2.2 數據集
2.2.1 ImageNet
2.2.2 MNIST
2.2.3 CIFAR-10
2.2.4 Pascal VOC
2.2.5 MSCOCO
2.2.6 TUM RGB-D數據集
2.3 小結
參考文獻
第3章 OpenCV中的圖像濾波和變換
3.1 數據集和庫
3.2 圖像處理
3.3 濾波器概述
3.3.1 線性濾波器
3.3.2 非線性濾波器
3.3.3 圖像梯度
3.4 圖像變換
3.4.1 平移
3.4.2 旋轉
3.4.3 仿射變換
3.5 圖像金字塔
3.6 小結
第4章 什么是特征
4.1 特征用例
4.1.1 數據集和庫
4.1.2 為何特征如此重要
4.2 Harris角點檢測
4.2.1 FAST特征
4.2.2 ORB特征
4.2.3 黑箱特征
4.2.4 應用——在圖像中檢測目標對象
4.2.5 應用——是否相似
4.3 小結
參考文獻 |
| 序： |
