Titre original :
Learn OpenCV with Python by Examples: Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV with Python for Image Processing, Object Detection and M
Contenu du livre :
Ce livre est un guide complet pour apprendre les bases de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique en utilisant la puissante bibliothèque OpenCV et le langage de programmation Python. Il propose une approche pratique et concrète pour apprendre les concepts et les techniques de la vision par ordinateur à travers des exemples concrets. Tous les codes de ce livre sont disponibles sur Github.
A travers une série d'exemples, le livre couvre un large éventail de sujets tels que le traitement d'images et de vidéos, la détection de caractéristiques, la détection et la reconnaissance d'objets, l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux profonds. Chaque chapitre comprend des explications détaillées des concepts et des techniques impliqués, ainsi que des exemples pratiques et des extraits de code qui démontrent comment les mettre en œuvre en Python. Tout au long du livre, les lecteurs travailleront sur des exemples et des projets pratiques, apprenant à construire des applications de traitement d'images à partir de zéro.
Que vous soyez débutant ou programmeur expérimenté, ce livre constitue une ressource précieuse pour l'apprentissage de la vision artificielle avec OpenCV et Python. Le style d'écriture clair et concis permet aux lecteurs de suivre facilement, et les nombreux exemples garantissent que les lecteurs peuvent pratiquer et appliquer ce qu'ils ont appris. À la fin du livre, les lecteurs auront une solide compréhension des principes fondamentaux de la vision par ordinateur et seront en mesure de créer leurs propres applications de vision par ordinateur en toute confiance. Ce livre est une excellente ressource pour tous ceux qui souhaitent apprendre la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique en utilisant la bibliothèque OpenCV et le langage de programmation Python.
Table des matières.
1. Introduction 5.
2. Installation 13.
2. 1 Installation sous Windows 14.
2. 2 Installer Python sur Ubuntu 16.
2. 3 Configurer PyCharm et installer OpenCV 18.
3. Les bases d'OpenCV 25.
3. 1 Charger et afficher des images 26.
3. 2 Charger et afficher des vidéos 30.
3. 3. Affichage de la webcam 32.
3. 4 Principes de base de l'image 35.
3. 5 Dessiner des formes 42.
3. 6 Dessiner des textes 48.
3. 7 Dessiner une icône de type OpenCV 50.
4. Interaction avec l'utilisateur 52.
4. 1 Opérations avec la souris 53.
4. 2 Dessiner des cercles avec la souris 56.
4. 3 Dessiner un polygone avec la souris 60.
4. 4 Recadrer une image avec la souris 62.
4. 5 Saisir des valeurs avec les trackbars 64.
5. Traitement des images 70.
5. 1 Conversion des espaces colorimétriques 72.
5. 2 Redimensionner, recadrer et faire pivoter une image 77.
5. 3 Régler le contraste et la luminosité d'une image 83.
5. 4 Ajuster la teinte, la saturation et la valeur 87.
5. 5 Mélanger l'image 91.
5. 6 Opération bit à bit 94.
5. 7 Image de déformation 101.
5. 8 Image floue 107.
5. 9 Histogramme 114.
6. Détection d'objets 120.
6. 1 Détection des contours de Canny 122.
6. 2 Dilatation et érosion 125.
6. 3 Détection de forme 129.
6. 4 Détection des couleurs 139.
6. 5 Reconnaissance de texte avec Tesseract 150.
6. 6 Détection humaine 161.
6. 7 Détection des visages et des yeux 165.
6. 8 Suppression de l'arrière-plan 170.
6. 9 Flouter l'arrière-plan 189.
7. Apprentissage automatique 196.
7. 1 K-Means Clustering 200.
7. 2 K-Voisins les plus proches 216.
7. 3 Machine à vecteurs de support 237.
7. 4 Réseau neuronal artificiel (RNA) 254.
7. 5 Réseau neuronal convolutif (CNN) 276.
Index 305.
Références 308.
A propos de l'auteur 310.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781738908448 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
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