OpenCV 3. Komputerowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV
Lista linków
Komputerowe rozpoznawanie obrazów przechodzi dziś fazę burzliwego rozwoju. Przyczyniają się do tego ogromna popularność cyfrowych aparatów fotograficznych, wielka liczba grafik zgromadzonych w obszernych internetowych bazach danych, a przede wszystkim coraz doskonalsze algorytmy przetwarzania obrazu. W rozwijaniu tej technologii wielką rolę odegrała biblioteka OpenCV, usprawniając pracę setek tysięcy ludzi. OpenCV 3.x ułatwia efektywne rozwijanie projektów dzięki opartej na języku C++ spójnej architekturze, która doskonale działa na wielu platformach.
Ta książka, przeznaczona dla osób znających język C++, jest praktycznym wprowadzeniem do otwartej biblioteki OpenCV w wersji 3.x. Zawiera też podstawowe informacje na temat komputerowego rozpoznawania obrazu, co powinno ułatwić efektywne posługiwanie się tą biblioteką. Sama biblioteka OpenCV została przedstawiona w sposób umożliwiający bardzo szybkie rozpoczęcie pracy. Książka ułatwia naturalne zrozumienie działania algorytmów, dzięki czemu projektowanie i debugowanie aplikacji nie powinno sprawiać problemów. W ten sposób książka ta staje się świetnym przygotowaniem do zgłębienia bardziej zaawansowanych zagadnień komputerowego rozpoznawania obrazu i uczenia maszynowego.
Najważniejsze zagadnienia:
Przegląd biblioteki OpenCV i zawarte w niej funkcjePraca z plikami obrazów, filmów i danych oraz przekształcanie obrazówWażniejsze algorytmy do pracy na obrazachPunkty kluczowe: wykrywanie i filtrowanieTrójwymiarowe widzenie, ruch, określanie pozycjiUczenie maszyn w OpenCVOpenCV: poznaj i stosuj algorytmy przetwarzania obrazów!Adrian Kaehler jest naukowcem i założycielem start-upów. Zajmuje się uczeniem maszynowym, modelowaniem statystycznym i komputerowym rozpoznawaniem obrazu. Pracuje w Intel Corporation i w Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda. Współzakładał Silicon Valley Deep Learning Group.
Gary Rost Bradski jest naukowcem i konsultantem. Zajmuje się robotyką, uczeniem maszynowym i komputerowym rozpoznawaniem obrazów. Pracuje w Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda. Współtworzył takie biblioteki jak Open Source Computer Vision Library, Machine Learning Library i Probabilistic Network Library (PNL).
