Avis des lecteurs
Résumé:Dans l'ensemble, ce livre est considéré comme une introduction claire et concise à la vision par ordinateur, ce qui le rend adapté aux cours de premier cycle. Il est noté pour son contenu bien structuré qui couvre efficacement les sujets essentiels dans le domaine. Cependant, certains utilisateurs trouvent la version Kindle difficile à lire en raison de la petite taille des polices de caractères des formules mathématiques.
Avantages:⬤ Probablement le seul manuel disponible pour l'introduction à la vision par ordinateur.
⬤ Couvre une gamme équilibrée de sujets essentiels.
⬤ Explications claires et descriptions détaillées des méthodes classiques et modernes.
⬤ Des illustrations attrayantes et des figures bien dessinées améliorent la compréhension du contenu.
⬤ Convient aux cours de premier cycle et à l'utilisation en classe.
⬤ Couvre les algorithmes les plus récents tout en restant clair.
⬤ L'édition Kindle présente des problèmes de lisibilité, les formules mathématiques apparaissant trop petites.
⬤ Certains utilisateurs ont trouvé d'autres manuels inadéquats, ce qui met en évidence le peu d'options disponibles sur le marché.
(basé sur 7 avis de lecteurs)
Titre original :
Concise Computer Vision: An Introduction Into Theory and Algorithms
Contenu du livre :
De nombreux manuels sur la vision par ordinateur peuvent être difficiles à manier et intimidants dans leur couverture de cette vaste discipline. Ce manuel répond au besoin d'une vue d'ensemble concise des principes fondamentaux de ce domaine.
Concise Computer Vision fournit une introduction générale accessible aux sujets essentiels de la vision par ordinateur, en soulignant le rôle des algorithmes et des concepts mathématiques importants. Des exercices de programmation testés en classe et des questions de révision sont également fournis à la fin de chaque chapitre.
Sujets et caractéristiques : fournit une introduction à la notation de base et aux concepts mathématiques pour décrire une image, et les concepts clés pour cartographier une image dans une image ; explique les bases topologiques et géométriques pour analyser les régions de l'image et les distributions des valeurs de l'image, et discute de l'identification des modèles dans une image ; présente le flux optique pour représenter le mouvement dense, et des sujets dans l'analyse du mouvement clairsemé comme la détection des points clés et la définition des descripteurs, et le suivi des caractéristiques en utilisant le filtre de Kalman ; décrit des approches spéciales pour la binarisation de l'image et la segmentation des images fixes ou des trames vidéo ; examine les trois composants de base d'un système de vision par ordinateur, à savoir la géométrie et la photométrie de la caméra, les systèmes de coordonnées et l'étalonnage de la caméra ; passe en revue différentes techniques de reconstruction de formes 3D basées sur la vision, y compris l'utilisation de l'éclairage structuré, la vision stéréo et la compréhension des formes basée sur l'ombrage ; comprend une discussion sur les apparieurs stéréo et le modèle de congruence de phase pour les caractéristiques d'image ; présente une introduction à la classification et à l'apprentissage, avec une description détaillée d'AdaBoost de base et l'utilisation de forêts aléatoires.
Ce manuel/référence concis et facile à lire est idéal pour un cours d'introduction au niveau de la troisième ou quatrième année d'un programme d'informatique ou d'ingénierie de premier cycle.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781447163190 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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