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『繁體書』精通OpenCV 3

書城自編碼: 3324973
分類:繁體書 →台灣書
作者: DanielLélisBaggio,ShervinEmami 譯者: 林哲逸
國際書號(ISBN): 9789864342983
出版社: 博碩
出版日期: 2019-03-29
版次: 初版
頁數/字數: 240頁
書度/開本: 17x23cm

售價:HK$ 151.6

 

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內容簡介:
大數據分析是許多傳統產業的主要驅動力,例如:金融、醫療和能源等等。視覺資料分析(Visualdataanalysis)和電腦視覺(ComputerVision)則是這場資料革命的一部分。近年來,它們的發展漸趨成熟,在自主導航、遊戲和製造業等領域,創造了許多新穎又令人振奮的應用程式。
本書將帶領讀者建立強大且獨特的電腦視覺應用程式。每一章將從一個專案展開,並深入OpenCV的某個重要面向,例如:人臉辨識、圖像目標追蹤、3D重建框架和機器學習等等。讀者將學會如何使用深度類神經網路,並將AI加進應用程式之中。
本書的專案將幫助讀者學習建立各種可運作的prototype,並熟悉各種OpenCV3的新功能。
你能夠從本書學習到:
執行基本的影像處理操作,並將圖像卡通化
原生地建置OpenCV專案,並為樹莓派進行交叉編譯,建立強大的微尺度偵測器
使用OpenCV3新的運動恢復結構功能,從靜止的相機圖像中重建3D幾何
建立圖形識別演算法,並預測圖像是否包含汽車車牌
使用POSIT進行6自由度頭部姿態估計
使用深度卷積類神經網路建立人臉辨識演算法
關於作者:

DanielLélisBaggio

他在聖保羅的InCor(InstitutodoCora o–HeartInstitute)進行血管內超音波影像分割。從那時候起,他專注於GPGPU的應用,並將分割演算法(segmentationalgorithm)移植到NVIDIA的CUDA上。他也參與一個名為ehci的計畫(http:code.google.compehci),致力於「自然使用者介面組」的「6自由度頭部追蹤」(6degreesoffreedomheadtracking)。現在他在巴西空軍工作。
ShervinEmami
OpenCV提供了Shervin一家人溫飽,為了回饋OpenCV,他開始定期在論壇上提供建議,並在自己的網站發布免費的OpenCV教學(http:www.shervinemami.infoopenCV.html)。2011年,他聯絡其他免費OpenCV網站的站長來撰寫這本書。他也開始在NVIDIA進行「行動裝置上的電腦視覺最佳化」,與官方OpenCV開發者密切合作,開發Android上的OpenCV最佳化版本。2012年,他還加入了KhronosOpenVL委員會,為行動裝置上的「電腦視覺硬體加速」建立標準,並成為OpenCV未來的基礎。
DavidMillánEscrivá
David擁有超過10年的IT工作經驗,在電腦視覺、電腦圖學和模式辨識領域有豐富的經驗,從事過許多不同的專案和新創公司,並應用他在「電腦視覺」、「光學字元辨識」和「擴增實境」的知識。他是DamilesBlog的作者(http:blog.damiles.com),發表了許多關於「OpenCV」、「一般電腦視覺」和「光學字元辨識演算法」的研究和教學。David也審校了LeePhillips所寫的《gnuPlotCookbook》一書(由Packt出版)。
KhvedcheniaIevgen
是來自烏克蘭的電腦視覺專家。他的職業生涯始於為「哈曼國際工業公司」研發一種以攝影機為基礎的「駕駛輔助系統」。隨後,他開始在ESG擔任電腦視覺顧問。如今,他是一名專注於「擴增實境應用程式」的獨立開發者。Ievgen是「電腦視覺演講部落格的作者(http:computervisi-talks.com),他在部落格上發表有關「電腦視覺」和「擴增實境」的研究和教學。
JasonSaragih
Saragih博士在電腦視覺領域做出了許多貢獻,特別是在「可變形模型的註冊和建模」的領域。他是DeMoLib和FaceTracker的作者,而這兩個科學界廣泛使用的「非營利開源函式庫」都使用了通用的電腦視覺函式庫,包括OpenCV。
RoyShilkrot
Roy在新創公司和企業擁有超過7年的軟體工程師經驗。在加入麻省理工學院MediaLaboratory擔任研究助理之前,他曾在電信解決方案提供商Comverse的InnovationLaboratory擔任技術策略師。他還涉足諮詢業,也曾在微軟Redmond研究院實習。
目錄
前言
第1章在樹莓派上建立卡通化器和膚色轉換器
第2章使用OpenCV探索運動恢復結構
第3章使用支援向量機和神經網路進行車牌辨識
第4章非剛性人臉追蹤
第5章使用AAM和POSIT進行3D頭部姿勢估算
第6章使用Eigenface或Fisherface進行人臉辨識

 

 

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