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《使用Python掌握OpenCV 4》(Mastering-OpenCV-4-with-Python): Packt发行版

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简介:
本书由Packt出版,旨在指导读者利用Python语言深入学习和应用OpenCV 4进行计算机视觉开发。通过丰富的实例与教程,帮助开发者掌握图像处理、视频分析等核心技能。 使用Python掌握OpenCV 4 是由Packt发行的一本实用指南书籍,涵盖了从图像处理、增强现实到利用OpenCV 4 和 Python 3.7 进行深度学习的广泛主题。 本书旨在帮助读者理解并运用 OpenCV,这是一个开源计算机视觉和机器学习库。通过使用这个强大的工具集,开发人员可以构建涉及图像处理、运动检测以及图像分割等领域的完整项目。对于Python用户来说,OpenCV提供了将最佳C++ API与流畅易用的Python语言相结合的能力,从而使得实时运行复杂的计算机视觉算法成为可能。 书中详细介绍了以下令人兴奋的功能: - 处理文件和图像,并深入探讨各种先进的图像处理技术。 - 掌握不同类型的图像转换操作,如平移、调整大小以及裁剪等技巧。 - 了解如何构建直方图来进行轮廓检测、过滤及绘制等工作流程。 - 使用增强现实(AR)框架进行3D可视化设计与实现。 - 应用机器学习和深度学习算法来解决计算机视觉问题。 如果您认为这本书符合您的需求,欢迎立即获取!所有代码都按照章节进行了分类整理。例如,在目录结构中可以找到名为Chapter02的文件夹等。

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客服
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  • 使PythonOpenCV 4》(Mastering-OpenCV-4-with-Python): Packt
    优质
    本书由Packt出版,旨在指导读者利用Python语言深入学习和应用OpenCV 4进行计算机视觉开发。通过丰富的实例与教程,帮助开发者掌握图像处理、视频分析等核心技能。 使用Python掌握OpenCV 4 是由Packt发行的一本实用指南书籍,涵盖了从图像处理、增强现实到利用OpenCV 4 和 Python 3.7 进行深度学习的广泛主题。 本书旨在帮助读者理解并运用 OpenCV,这是一个开源计算机视觉和机器学习库。通过使用这个强大的工具集,开发人员可以构建涉及图像处理、运动检测以及图像分割等领域的完整项目。对于Python用户来说,OpenCV提供了将最佳C++ API与流畅易用的Python语言相结合的能力,从而使得实时运行复杂的计算机视觉算法成为可能。 书中详细介绍了以下令人兴奋的功能: - 处理文件和图像,并深入探讨各种先进的图像处理技术。 - 掌握不同类型的图像转换操作,如平移、调整大小以及裁剪等技巧。 - 了解如何构建直方图来进行轮廓检测、过滤及绘制等工作流程。 - 使用增强现实(AR)框架进行3D可视化设计与实现。 - 应用机器学习和深度学习算法来解决计算机视觉问题。 如果您认为这本书符合您的需求,欢迎立即获取!所有代码都按照章节进行了分类整理。例如,在目录结构中可以找到名为Chapter02的文件夹等。
  • Data Engineering with Python: 《使Python数据工程》,由Packt
    优质
    《使用Python进行数据工程》一书深入探讨了如何利用Python强大的库和框架来设计、构建及优化复杂的数据管道与系统,旨在帮助读者掌握高效的数据处理技能。该书由Packt出版社出版。 本书由Packt发布,并附有代码存储库,旨在帮助读者使用Python进行数据工程的学习。书中涵盖了如何设计用于处理海量数据集的数据模型以及如何自动执行相关数据管道的详细内容。 数据工程作为数据分析与科学的基础,在所有业务中都扮演着重要角色。这本书将引导你探索多种工具和方法来理解并实施基于Python的数据工程项目,同时帮助应对这一领域常见的挑战。 书中首先会介绍数据工程的基本概念和技术框架,并逐步深入到如何处理、清理以及分析大规模数据集的细节。此外,还会教你利用各种复杂程度不同的大数据技术与生产数据库建立有效的数据管道。 通过实际案例的学习,你将掌握构建用于部署这些数据管道架构的方法和技巧,在此过程中加深对相关建模技术和实践的理解。最终目标是使读者能够自信地创建、管理和维护适用于企业环境的数据工程流程,包括跟踪数据流、执行质量检查以及进行必要的生产调整等关键任务。
  • 4. 使LBP与OpenCV(含Python代码及数据集)
    优质
    本教程详细介绍如何利用局部二值模式(LBP)和OpenCV进行图像处理,并附有Python代码示例及所需数据集。 在本教程中,您将学习如何使用局部二元模式 (LBP) 和 OpenCV 进行人脸识别。 在此之前的一个教程里,我们讨论了人脸识别的基础知识,包括: - 人脸检测与人脸识别的区别; - 人脸识别算法的工作原理; - 经典的人脸识别方法和基于深度学习的方法之间的差异。 今天我们将首次尝试通过局部二值模式 (LBP) 算法实现人脸识别。在本教程结束时,您将能够搭建并运行您的第一个使用 LBP 的人脸识别系统。 要了解如何利用 LBP 和 OpenCV 实现这一目标,请继续阅读以下内容: 首先,我们会探讨用于人脸识别的局部二元模式(LBP)算法及其工作原理。 接着,我们将配置开发环境,并检查项目目录结构。 最后,我将向您展示使用 OpenCV 来实现基于 LBP 的人脸识别的具体步骤。 此方法最早由 Ahonen 等人在2004年的《基于局部二值模式的人脸识别》中提出。
  • 《通过构建项目学习OpenCV 4(第二)》——由Packt
    优质
    本书由Packt出版,《通过构建项目学习OpenCV 4(第二版)》旨在通过实际项目引导读者深入理解并掌握OpenCV库的核心功能与高级应用。 《通过构建项目学习OpenCV 4-第二版》是Packt出版社发行的代码存储库的一部分。这本书旨在帮助读者使用OpenCV和C++语言来开发实际的计算机视觉及图像处理应用。 作为开源工具,OpenCV提供了强大的支持以助于用户专注于图像处理、运动检测以及图像分割等领域的项目构建。无论你是初学者还是已经对相关概念有所了解,《通过构建项目学习OpenCV 4》都能提供一系列的实际示例和案例研究来帮助你理解其核心概念与算法。 书中内容涵盖了从安装OpenCV开始,逐步引导读者掌握基础的图像处理技能,并进一步介绍用户界面以及深入探讨更复杂的图像处理技术。随着阅读深入,你会接触到更加高级的主题如机器学习、面部检测等复杂计算机视觉问题。书中的指导将帮助你在各种场景中创建光流视频分析和背景减除等功能。 在本书的最后一部分,你还将接触文本分割与识别,并了解OpenCV最新版本的深度学习模块的基础知识。到全书结束时,你会对OpenCV的核心概念有了全面的理解:包括矩阵运算、过滤器等操作。
  • (Mastering OpenCV) With Practical Computer Vision Projects and Included Code
    优质
    本书《Mastering OpenCV》通过实用计算机视觉项目和配套代码,深入讲解了如何使用OpenCV库解决实际问题。 《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》这本书包含了以下随书代码目录: 1. Chapter1_AndroidCartoonifier 2. Chapter2_iPhoneAR 3. Chapter3_MarkerlessAR 4. Chapter4_StructureFromMotion 5. Chapter5_NumberPlateRecognition 6. Chapter6_NonRigidFaceTracking 7. Chapter7_HeadPoseEstimation 8. Chapter8_FaceRecognition 9. Chapter9_FluidInteractionUsingKinect
  • Learning Robotics with Python (PACKT, 2015)
    优质
    本书由PACKT出版社于2015年出版,通过Python语言教授读者如何学习和实践机器人技术,内容涵盖基础编程知识到高级机器人项目。 随着机器人技术在生活中的普及,学习机器人知识将成为一项越来越重要的技能。尽管机器人学是一个复杂的领域,但借助Python和其他工具可以设计出易于使用的界面项目。《利用Python学习机器人》是一本关于使用ROS等流行软件框架创建自主移动机器人的实用指南。它还讨论了各种机器人软件框架,并指导如何用Python及其框架编写代码。最后,该书还将展示如何通过按钮和滑块创建一个基于GUI的应用程序来控制机器人。 完成这本教程后,你将清楚地了解如何集成并组装所有组件以构建一台机器人以及如何打包软件包。
  • Qt-5与OpenCV-4的计算机视觉项目:由Packt的Qt 5和OpenCV 4计算机视觉项目
    优质
    本书《Qt 5和OpenCV 4计算机视觉项目》由Packt出版社出版,指导读者利用Qt 5框架和OpenCV 4库开发先进计算机视觉应用。 Qt 5 和 OpenCV 4 计算机视觉项目由 Packt 出版。
  • 使PythonOpenCV抠图
    优质
    本教程介绍如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现图像处理中的抠图技术,适用于希望学习自动化图像编辑的人士。 本段落详细介绍了如何使用Python和OpenCV进行图像抠图,并提供了有价值的参考内容。对这一主题感兴趣的读者可以查阅此文以获取更多帮助。
  • Spring 4.x编程代码
    优质
    本书专注于教授如何使用Spring框架版本4.x进行Java应用开发,包含大量实用示例和详细解释,帮助读者熟练运用其功能与特性。 掌握Spring 4.x的代码对于开发高效的Java应用程序非常重要。通过深入理解框架的核心组件和服务,开发者可以更灵活地处理各种业务逻辑和系统集成问题。此外,熟悉Spring的配置机制、依赖注入以及AOP(面向切面编程)等特性可以帮助提高项目的可维护性和扩展性。 在实践中,不断练习编写符合最佳实践的代码是至关重要的。这包括但不限于利用注解简化XML配置文件、使用事务管理来保证数据的一致性与完整性,同时确保异常处理机制的有效实施以提升系统的健壮性。 总之,深入学习和应用Spring 4.x框架能够帮助开发者构建更加模块化且易于维护的应用程序架构,并为解决复杂的业务需求提供强有力的支持。