Extraction de caractéristiques et traitement d'images pour la vision par ordinateur

Note :   (4,7 sur 5)

Extraction de caractéristiques et traitement d'images pour la vision par ordinateur (Mark Nixon)

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Titre original :

Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision

Contenu du livre :

Feature Extraction for Image Processing and Computer Vision est un guide essentiel pour la mise en œuvre des techniques de traitement d'images et de vision par ordinateur, avec des introductions didactiques et des exemples de code en MATLAB et Python. Les algorithmes sont présentés et expliqués en détail afin de permettre une compréhension complète des méthodes et des techniques démontrées. Comme l'a noté un évaluateur, "la principale force du livre proposé est le lien entre la théorie et le code d'exemple des algorithmes". La théorie de base essentielle est soigneusement expliquée.

Ce texte offre aux étudiants et aux chercheurs en traitement d'images et en vision par ordinateur une introduction complète aux méthodes classiques et à l'état de l'art en matière d'extraction de caractéristiques, ainsi que des conseils pratiques sur leur mise en œuvre.

⬤ Le seul texte à se concentrer sur l'extraction de caractéristiques avec une mise en œuvre pratique et des dérivations mathématiques et des méthodes algorithmiques élaborées.

⬤ Une vue d'ensemble approfondie des méthodes d'extraction de caractéristiques disponibles, y compris la théorie de base essentielle, les méthodes de forme, la texture et l'apprentissage profond.

⬤ Une couverture actualisée de la détection des points d'intérêt, de l'extraction et de la description des caractéristiques et de la représentation des images (y compris dans le domaine des fréquences et de la couleur).

⬤ Un bon équilibre entre la présentation d'un contexte mathématique et la mise en œuvre pratique.

⬤ Des algorithmes détaillés et explicatifs en MATLAB et Python.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9780128149768
Auteur :
Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Broché
Année de publication :2019
Nombre de pages :650

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)