8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 21.13 руб.

Руководство по визуальному программированию компьютера OpenCV № 3 (Канада) Robert & Middot; Роберт Лаганьер (Роберт Лаганьер);

Цена: 1 201руб.    (¥56.82)
Артикул: 582235791422

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:巴蜀图书专营店
Адрес:Сычуань
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥44.28936руб.
¥18381руб.
¥982 071руб.
¥ 25.05 21.6457руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

??

Руководство по визуальному программированию OpenCV

делать  (Канадский) Роберт&Middot; Роберт Лаганьер (Роберт Лаганьер);
Конечно   цена:79
из&Ensp; издание&Encp; Общество:Люди после прессы
Дата публикации:01 мая 2018 года
Страница &Nbsp; номер:308
Пакет   кадр:Оплата в мягкой обложке
ISBN:9787115480934
Редакционная рекомендация

Как искусственный интеллект&Ldquo; глаза&Rdquo; и технология компьютерного зрения всегда привлекала много внимания, и существует все больше и больше связанных приложений, таких как вождение и наблюдение за видео.Популярная библиотека программ с открытым исходным кодом OpenCV, несомненно, является лучшим выбором для разработки программ Smart Computer Vision.Он содержит более 500 алгоритмов оптимизации, используемых для анализа изображений и видео. OpenCV модернизирован в 2013 году  версия 3 также значительно улучшилась с точки зрения простоты использования.Эта книжная система представляет OpenCV  3, приведите читателя от мелкого, чтобы глубоко понять, как разработать программы компьютерного зрения.Автор начинает с простого применения чтения и отображения изображений, объясняя и обсуждая конкретные методы графики и распознавания изображений. Он также вводит текущие популярные темы, такие как машинное обучение и распознавание цели.Эта книга в основном ...

Оглавление
●Первый  Глава 1  запись программирования изображения   11.1   Введение  11.2   установить библиотеку OpenCV  11.2.1   подготовка  11.2.2   как достичь  21.2.3  Принцип реализации  41.2.4   чтение расширения  51.2.5   см.  61.3   загрузка, отображение и хранение изображений  61.3.1   подготовка  61.3.2   как достичь  61.3.3  Принцип реализации  81.3.4   чтение расширения  91.3.5   см.  111.4   в -depth понимание cv :: mat  111.4.1   как достичь  111.4.2  Принцип реализации  131.4.3   чтение расширения  161.4.4   см.  171.5   определите интересующую область  171.5.1   подготовка  171.5.2   как достичь  171.5.3  Принцип реализации  181.5.4   чтение расширения  181.5.5   см.   19 -е  2  Глава  эксплуатационные пиксели  202.1   Введение  202.2   значение пикселя доступа  212.2.1   подготовка  212.2.2   как достичь  212.2.3  Принцип реализации  232.2.4   чтение расширения  242.2.5   см.  242.3   сканируйте изображение с указателем  242.3.1   подготовка  252.3.2   как достичь  252.3.3  Принцип реализации  262.3.4   чтение расширения  272.3.5   см.  312.4   сканирование изображения с итераторами  312.4.1   подготовка  312.4.2   как достичь  312.4.3  Принцип реализации  322.4.4   чтение расширения  332.4.5   см.  332.5   написание эффективного цикла сканирования изображений  332.5.1   как достичь  342.5.2  Принцип реализации  342.5.3   чтение расширения  362.5.4   см.  362.6   сканируйте изображение и доступ соседних пикселей  362.6.1   подготовка  362.6.2   как достичь  362.6.3  Принцип реализации  382.6.4   чтение расширения  382.6.5   см.  392.7   реализовать простые операции изображений  392.7.1   подготовка  392.7.2   как достичь  402.7.3  Принцип реализации  402.7.4   чтение расширения  412.8 &Nbsp; репликация изображения  422.8.1   как достичь  422.8.2  Принцип реализации  432.8.3   см.   44 № 3   Глава  обработка цвета изображения  453.1   Введение  453.2   используйте режим дизайна стратегии, чтобы быть более цветным  453.2.1   как достичь  463.2.2  Принцип реализации  473.2.3   чтение расширения  503.2.4   см.  533.3   используйте Grabcut  изображение сегментации алгоритма  533.3.1   как достичь  543.3.2  Принцип реализации  563.3.3   см.  563.4   преобразование цветного представления  563.4.1   как достичь  573.4.2  Принцип реализации  583.4.3   см.  593.5   используйте цвет, насыщение и яркость, чтобы представлять цвет  593.5.1   как достичь  593.5.2  Принцип реализации  613.5.3   расширить чтение  643.5.4   см.   66 № 4   Глава  используйте гистограмму для статистических пикселей  674.1   Введение  674.2   рассчитайте гистограмму изображения  674.2.1   подготовка  684.2.2   как достичь  684.2.3  Принцип реализации  724.2.4   чтение расширения  724.2.5   см.  744.3   используйте таблицу поиска, чтобы изменить внешний вид изображения  744.3.1   как достичь  744.3.2  Принцип реализации  754.3.3   чтение расширения  764.3.4   см.  784.4   сбалансированная с диаграммой рецептов  784.4.1   как достичь  784.4.2  Принцип реализации  794.5   Конкретное содержание изображения в обратной проекции.  794.5.1   как достичь  804.5.2  Принцип реализации  814.5.3   чтение расширения  824.5.4   см.  844.6   Используйте алгоритм плоского перемещения среднего уровня, чтобы найти цель  854.6.1   как достичь  854.6.2  Принцип реализации  874.6.3   см.  884.7   аналогичные изображения поиска прямой карты рецептов  884.7.1   как достичь  884.7.2  Принцип реализации  904.7.3   см.  904.8   статистические пиксели с интегральными изображениями  914.8.1   как достичь  914.8.2  Принцип реализации  924.8.3   чтение расширения  934.8.4   см.   99 № 5   Глава  используйте морфологические операции для изменения изображений  1005.1   Введение  1005.2   изображения коррозии и расширения с морфологическими фильтрами  1005.2.1   подготовка  1015.2.2   как достичь  1015.2.3  Принцип реализации  1025.2.4   чтение расширения  1035.2.5   см.  1045.3   открытые и близкие изображения с морфологическими фильтрами  1045.3.1   как достичь  1045.3.2  Принцип реализации  1055.3.3   см.  1065.4   применить изображения серого для применения морфологических операций  1065.4.1   как достичь  1065.4.2  Принцип реализации  1075.4.3   см.  1085.5   Используйте алгоритм водосбора для реализации сегментации изображений  1085.5.1   как достичь  1095.5.2  Принцип реализации  1115.5.3   чтение расширения  1125.5.4   см.  1145.6   Используйте MSER  область функции экстракта алгоритма  1145.6.1   как достичь  1145.6.2  Принцип реализации  1165.6.3   см.   118 № 6   Глава  фильтрация изображений  1196.1   Введение  1196.2   Низкий роскошный фильтр  1206.2.1   как достичь  1206.2.2  Принцип реализации  1216.2.3   см.  1236.3   используйте фильтр для уменьшения отбора проб пикселей  1246.3.1   как достичь  1246.3.2  Принцип реализации  1256.3.3   чтение расширения  1266.3.4   см.  1276.4   средний фильтр  1286.4.1   как достичь  1286.4.2  Принцип реализации  1296.5   используйте фиксированный -направляющий фильтр для обнаружения края  1296.5.1   как достичь  1306.5.2  Принцип реализации  1326.5.3   чтение расширения  1356.5.4   см.  1366.6   рассчитайте занятие Рапраса  1366.6.1   как достичь  1376.6.2  Принцип реализации  1386.6.3   чтение расширения  1416.6.4   см.   142 7th   Глава  линия извлечения, контур и область  1437.1   Введение  1437.2   используйте хитрый   1437.2.1   как достичь  1437.2.2  Принцип реализации  1457.2.3   см.  1467.3   используйте преобразование HOFF, чтобы обнаружить прямую линию  1467.3.1   подготовка  1467.3.2   как достичь  1477.3.3  Принцип реализации  1517.3.4   чтение расширения  1537.3.5   см.  1557.4 &Nbsp; посадка прямой линии  1557.4.1   как достичь  1557.4.2  Принцип реализации  1577.4.3   чтение расширения  1587.5   извлечение непрерывной области  1587.5.1   как достичь  1597.5.2  Принцип реализации  1607.5.3   чтение расширения  1617.6   рассчитайте описание формы области  1617.6.1   как достичь  1627.6.2  Принцип реализации  1637.6.3   чтение расширения   164 8th   Глава  интерес  1668.1   Введение  1668.2   обнаружите угловую точку на изображении  1668.2.1   как достичь  1678.2.2  Принцип реализации  1718.2.3   чтение расширения  1728.2.4   см.  1748.3   характеристики быстрого обнаружения  1748.3.1   как достичь  1748.3.2  Принцип реализации  1758.3.3   чтение расширения  1768.3.4   см.  1788.4   обнаружение не обезжиренных функций  1788.4.1   как достичь  1798.4.2  Принцип реализации  1808.4.3   чтение расширения  1818.4.4   см.  1838.5   много -масштабный быстрый  обнаружение особенностей  1838.5.1   как достичь  1838.5.2  Принцип реализации  1848.5.3   чтение расширения  1858.5.4   см.   186 9th   Глава  описание и сопоставление точек интересов  1879.1   Введение  1879.2   локальное соответствие шаблонов  1879.2.1   как достичь  1889.2.2  Принцип реализации  1909.2.3   чтение расширения  1919.2.4   см.  1929.3   описать и соответствовать режиму локального значения прочности  1929.3.1   как достичь  1939.3.2  Принцип реализации  1959.3.3   чтение расширения  1969.3.4   см.  1999.4   используйте двойное значение для описания ключевых моментов сопоставления ребенка  1999.4.1   как достичь  1999.4.2  Принцип реализации  2009.4.3   чтение расширения  2019.4.4   см.   202 №  10  Глава  оценка проекционной связи между изображениями  20310.1   Введение  20310.2   рассчитайте основную матрицу пары изображений  20510.2.1   подготовка  20510.2.2   как достичь  20610.2.3  Принцип реализации  20810.2.4   см.  20910.3   Использование Algorithm Algorithm Satching Algorithm Ransac (случайная последовательность выборки)  20910.3.1   как достичь  20910.3.2  Принцип реализации  21210.3.3   чтение расширения  21310.4   рассчитайте единую матрицу ответов между двумя изображениями  21410.4.1   подготовка  21410.4.2   как достичь  21510.4.3  Принцип реализации  21710.4.4   чтение расширения  21810.4.5   см.  21910.5 &плоская цель NBSP;  21910.5.1   как достичь  21910.5.2  Принцип реализации  22110.5.3   см.   224 №  11  Глава  3D реконструкция  22511.1   Введение  22511.2   калибровка камеры  22611.2.1   как достичь  22711.2.2  Принцип реализации  23011.2.3   чтение расширения  23211.2.4   см.  23311.3   восстановление осанки камеры  23311.3.1   как достичь  23311.3.2  Принцип реализации  23511.3.3   чтение расширения  23611.3.4   см.  23811.4   используйте калибровочную камеру для достижения трехмерной реконструкции  23811.4.1   как достичь  23811.4.2  Принцип реализации  24111.4.3   чтение расширения  24311.4.4   см.  24411.5   рассчитайте глубину стереоизображения  24411.5.1   подготовка  24411.5.2   как достичь  24511.5.3  Принцип реализации  24711.5.4   см.   247 №  12  Глава  Обработка видео последовательности  24812.1   Введение  24812.2   Читать видео последовательность  24812.2.1   как достичь  24812.2.2  Принцип реализации  25012.2.3   чтение расширения  25112.2.4   см.  25112.3   обработка видео кадра  25112.3.1   как достичь  25112.3.2  Принцип реализации  25212.3.3   чтение расширения  25612.3.4   см.  25812.4   написать видео кадр  25812.4.1   как достичь  25912.4.2  Принцип реализации  25912.4.3   чтение расширения  26212.4.4   см.  26312.5   извлечь объекты переднего плана в видео  26312.5.1   как достичь  26412.5.2  Принцип реализации  26612.5.3   чтение расширения  26612.5.4   см.   268 №  13  Глава  Цели движения отслеживания  26913.1   Введение  26913.2   отслеживание точек функции в видео  26913.2.1   как достичь  26913.2.2  Принцип реализации  27413.2.3   см.  27413.3   Расчетный поток света  27513.3.1   подготовка  27513.3.2   как достичь  27613.3.3  Принцип реализации  27813.3.4   см.  27913.4   Отслеживание объектов в видео  27913.4.1   как достичь  27913.4.2  Принцип реализации  28213.4.3   см.   284 №  14  Глава  Практический случай  28514.1   Введение  28514.2   распознавание лица  28614.2.1   как достичь  28614.2.2  Принцип реализации  28814.2.3   см.  29014.3   позиционирование лица  29114.3.1   подготовка  29114.3.2   как достичь  29214.3.3  Принцип реализации  29514.3.4   чтение расширения  29714.3.5   см.  29814.4   обнаружение пешеходов  29814.4.1   подготовка  29814.4.2   как достичь  29914.4.3  Принцип реализации  30214.4.4   чтение расширения  30414.4.5   см.  308
Пунктирное содержание

краткое введение

Эта книга сочетает в себе C ++ и OpenCV, чтобы всесторонне объяснить визуальное программирование компьютера, которое не только охватывает базовые знания компьютерного зрения и обработки изображений, но и объясняет важный класс и функции OpenCV с помощью полного примера.Основное содержание включает в себя установку и развертывание библиотеки OpenCV, улучшение изображений, эксплуатацию пикселей, графический анализ и другие технологии, а также подробно, как обрабатывать видео из файлов или камер, а также как обнаруживать и отслеживать мобильные объекты.3 -е издание было изменено для новой версии OpenCV. , студенты и весь персонал, которые хотят понять обработку изображений и технологии компьютерного зрения для справки.

об авторе

(Канадский) Роберт&Middot; Роберт Лаганьер (Роберт Лаганьер);

Роберт LaganiÈ re, профессор Школы электротехники и компьютерных наук в Университете Оттавы, Канада, и тренировал в лаборатории Viva.Он получил ряд анализа видео на основе контента, визуального мониторинга, помощи вождения, распознавания целей и отслеживания.Визуальный  Основатель компании Cortek, Cognivue, Iwatchlife, Tempo  аналитика и другие стартапы многих стартапов.