OpenCV 範例解析
Prateek Joshi 著、莊弘祥 譯
- 出版商: 碁峰 樂讀 精選單書79 兩書75折(部分除外)
- 出版日期: 2017-10-10
- 定價: $450
- 售價: 7.9 折 $356
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 272
- ISBN: 9864765841
- ISBN-13: 9789864765843
-
相關分類:
影像辨識 Image-recognition
- 此書翻譯自: OpenCV By Example（Paperback）
立即出貨(限量) (庫存=6)
買這商品的人也買了...
-
數位影像處理 (Digital Image Processing, 3/e)$880$862 -
精通 Python｜運用簡單的套件進行現代運算 (Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages)$780$616 -
Android 高效入門>>深度學習－使用 Android Studio 2 開發 Android 6.0 APP$650$507 -
$250OpenCV 3 計算機視覺 : Python 語言實現, 2/e (Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python, 2/e) -
Google Hacking 精實技法｜進階搜尋x駭客工具x滲透測試$420$332 -
iOS 10 App 程式設計實力超進化實戰攻略 : 知名 iOS教學部落格 AppCoda 作家親授實作關鍵技巧讓你不NG$720$562 -
深度學習快速入門 — 使用 TensorFlow (Getting started with TensorFlow)$360$281 -
演算法技術手冊, 2/e (Algorithms in a Nutshell: A Practical Guide, 2/e)$580$458 -
TensorFlow + Keras 深度學習人工智慧實務應用$590$460 -
寫程式前就該懂的演算法 ─ 資料分析與程式設計人員必學的邏輯思考術 (Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people)$390$332 -
FPGA 設計實務, 3/e$640$627 -
$958深度學習 -
世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV 開發一本搞定$680$578 -
實戰 Google 深度學習技術：使用 TensorFlow$520$411 -
Deep Learning｜用 Python 進行深度學習的基礎理論實作$580$458 -
Python 網路爬蟲實戰$490$245 -
$403深度學習與計算機視覺 : 算法原理、框架應用與代碼實現 (Deep Learning & Computer Vision:Algorithms and Examples) -
單元測試的藝術, 2/e (The Art of Unit Testing: with examples in C#, 2/e)$650$507 -
為你自己學 Ruby on Rails$480$379 -
實戰 ROS 機器人作業系統與專案實作$490$387 -
演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用 step by step 全圖解$450$356 -
OpenCV 3 學習手冊 (Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library)$1,200$948 -
為你自己學 Git$500$390 -
OpenCV + VTK + Visual Studio 影像辨識處理, 2/e$650$507 -
OpenCV 4 專案實務, 2/e (Learn OpenCV 4 by Building Projects: Build real-world computer vision and image processing applications with OpenCV and C++, 2/e)$450$356
相關主題
商品描述
運用OpenCV開發實務專案
深入理解電腦視覺與影像處理
不論是電腦視覺新手或是有經驗的熟手，本書透過實務範例與專案，帶領讀者了解OpenCV基礎概念與演算法。
從了解影像處理基礎概念開始，很快的進入建立光流影像分析(optical flow video analysis)與複雜情境下的文字辨識，透過常見的電腦視覺技術，從無到有建立自己的OpenCV專案。
讀完本書，讀者將會熟悉OpenCV的基礎，包含矩陣運算、過濾器與色階直方圖，以及分段、機器學習、複雜影片分析與文字辨識等進階的概念。
本書適合對電腦視覺與影像處理有基本了解的軟體開發人員，想要使用OpenCV開發有趣的電腦視覺應用程式，本書就是為你所寫，當然必須要先對C++有所了解。
本書內容涵蓋
‧在系統上安裝OpenCV 3
‧建立編譯C++應用程式與管理相依性所需要的CMake命令稿
‧認識電腦視覺工作流程，了解基本的影像矩陣格式與過濾器
‧了解分段與特徵萃取技巧
‧移除靜態場景的背景，找出影片監控中移動的物體
‧透過各式技巧從即時影片中追蹤不同的物體
‧使用OpenCV的新函式偵測文字並透過Tesseract辨識文字
目錄大綱
前言
Chapter 1 OpenCV 簡介
Chapter 2 OpenCV 基礎介紹
Chapter 3 圖形使用介面與基本過濾器
Chapter 4 深入色階直方圖與過濾器
Chapter 5 自動光學檢查、物體分割與偵測
Chapter 6 學習物體分類
Chapter 7 偵測人臉部份與覆蓋遮罩
Chapter 8 影像監控、背景塑模與形態學操作
Chapter 9 學習物體追蹤
Chapter 10 為文字辨識開發分段演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨識文字
索引
