Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre offre un contenu intéressant et une approche structurée des algorithmes de vision par ordinateur, mais il souffre d'une mauvaise qualité de conception, notamment d'images de faible résolution et d'une composition inadéquate des équations. Il s'agit davantage d'une référence rapide que d'un guide complet.
Avantages:⬤ Contenu intéressant
⬤ contenu clairement structuré
⬤ chapitres compacts.
⬤ Mauvaise qualité graphique
⬤ images noir et blanc de faible résolution
⬤ équations illisibles
⬤ manque de profondeur
⬤ le contenu des chapitres n'est pas détaillé
⬤ grande taille de police distrayante
⬤ figures inexpliquées
⬤ manque de comparaison des algorithmes
⬤ n'explique pas quand utiliser certains algorithmes.
(basé sur 2 avis de lecteurs)
Titre original :
Python Image Processing Cookbook: Over 60 recipes to help you perform complex image processing and computer vision tasks with ease
Contenu du livre :
Explorez Keras, scikit-image, OpenCV, Matplotlib et une large gamme d'autres outils et frameworks Python pour résoudre des problèmes de traitement d'images dans le monde réel.
Caractéristiques principales
⬤ Découvrez des solutions à des tâches complexes de traitement d'images en utilisant des outils Python tels que scikit-image et Keras.
⬤ Apprenez des concepts populaires tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux pour le traitement d'images.
⬤ Les défis communs et moins communs rencontrés dans le traitement de l'image.
Description du livre
Avec les progrès des appareils sans fil et de la technologie mobile, les personnes ayant des compétences en traitement d'images numériques sont de plus en plus demandées afin d'extraire des informations utiles d'un volume d'images en constante augmentation. Ce livre fournit une couverture complète des outils et algorithmes pertinents, et vous guide dans l'analyse et la visualisation pour le traitement d'images.
Avec l'aide de plus de 60 recettes de pointe, vous relèverez les défis courants du traitement d'images et apprendrez à effectuer des tâches complexes telles que la détection d'objets, la segmentation d'images et la reconstruction d'images à l'aide de vastes ensembles de données hybrides. Des sections dédiées vous guideront également dans la mise en œuvre de diverses techniques d'amélioration et de restauration d'images, telles que le dessin animé, le mélange de gradients et l'apprentissage par dictionnaire clairsemé. Au fur et à mesure de votre progression, vous vous familiariserez avec les techniques de morphing des visages et de segmentation des images. En mettant l'accent sur les solutions pratiques, ce livre vous aidera à appliquer des techniques d'apprentissage profond telles que l'apprentissage par transfert et le réglage fin pour résoudre des problèmes du monde réel.
À la fin de ce livre, vous saurez utiliser les capacités de l'écosystème Python pour mettre en œuvre efficacement diverses techniques de traitement d'images.
Ce que vous apprendrez
⬤ Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique supervisés et non supervisés pour le traitement d'images.
⬤ Utiliser des modèles de réseaux neuronaux profonds pour des tâches avancées de traitement d'images.
⬤ Effectuer la classification d'images, la détection d'objets et la reconnaissance de visages.
⬤ Appliquer des techniques de segmentation et d'enregistrement d'images sur des images médicales pour aider les médecins.
⬤ Utiliser des méthodes classiques de traitement d'images et d'apprentissage profond pour la restauration d'images.
⬤ Mettre en œuvre la détection de texte dans les images en utilisant Tesseract, le moteur de reconnaissance optique de caractères (OCR).
⬤ Comprendre les techniques d'amélioration d'images telles que le mélange de gradients.
A qui s'adresse ce livre ?
Ce livre s'adresse aux ingénieurs en traitement d'images, aux ingénieurs en vision artificielle, aux développeurs de logiciels, aux ingénieurs en apprentissage automatique, ou à toute personne souhaitant se familiariser avec les techniques et méthodes de traitement d'images à l'aide d'une approche basée sur des recettes. Bien qu'aucune connaissance en traitement d'images ne soit attendue, une expérience préalable du codage Python est nécessaire pour comprendre les concepts clés abordés dans le livre.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781789537147 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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