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OpenCV算法详解:Python与C实现.zip

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简介:
本书深入浅出地讲解了OpenCV库中的关键算法,并通过实例详细展示了如何使用Python和C语言进行实现,适合计算机视觉领域的学习者和技术人员阅读。 《OpenCV算法精解:基于Python与C》是一本深入探讨计算机视觉领域的专业书籍,主要聚焦于如何利用OpenCV库来实现各种图像处理和计算机视觉算法。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛应用于图像分析、识别和处理的工具,它的强大功能使得在Python和C++中开发视觉应用变得更为便捷。 本书通过实践案例帮助读者理解并掌握OpenCV的核心功能和算法,并提供了从基础知识到高级应用的学习路径。对于初学者而言,这本书可以提供完整学习路线;而对于有经验的开发者来说,则是深入研究特定算法和技术的好资源。 书中详细讲解了如何使用OpenCV的各种模块进行图像处理技术的应用,包括但不限于:灰度化、直方图均衡化、滤波操作(如高斯滤波和中值滤波)、边缘检测(例如Canny算法)、轮廓提取以及色彩空间转换等。此外,在机器学习与深度学习方面,书中介绍了SIFT(尺度不变特征变换), SURF (加速稳健特征), ORB(定向FAST和旋转BRIEF) 等多种经典算法的应用,并展示了如何使用Haar级联分类器进行人脸检测。 随着深度学习的兴起,OpenCV也整合了DNN模块,使用户可以直接利用预训练模型执行图像分类、目标检测等任务。书中还涉及SLAM(同时定位与建图)技术用于机器人导航和全景图创建等内容,并介绍了图像拼接、立体视觉及视频分析的应用场景。 在Python部分,读者将学习如何使用简洁的语法以及强大的科学计算库如NumPy来结合OpenCV实现算法;而在C++部分,则强调了性能优化和底层控制的重要性。通过《OpenCV算法精解:基于Python与C》的学习,不仅可以深入了解计算机视觉的基本原理,还能获得实际动手操作的经验,为未来在人工智能、自动驾驶等领域的工作打下坚实的基础。 这本书是计算机视觉爱好者及专业人士不可或缺的参考资料。

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客服
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  • OpenCVPythonC.zip
    优质
    本书深入浅出地讲解了OpenCV库中的关键算法,并通过实例详细展示了如何使用Python和C语言进行实现,适合计算机视觉领域的学习者和技术人员阅读。 《OpenCV算法精解:基于Python与C》是一本深入探讨计算机视觉领域的专业书籍,主要聚焦于如何利用OpenCV库来实现各种图像处理和计算机视觉算法。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛应用于图像分析、识别和处理的工具,它的强大功能使得在Python和C++中开发视觉应用变得更为便捷。 本书通过实践案例帮助读者理解并掌握OpenCV的核心功能和算法,并提供了从基础知识到高级应用的学习路径。对于初学者而言,这本书可以提供完整学习路线;而对于有经验的开发者来说,则是深入研究特定算法和技术的好资源。 书中详细讲解了如何使用OpenCV的各种模块进行图像处理技术的应用,包括但不限于:灰度化、直方图均衡化、滤波操作(如高斯滤波和中值滤波)、边缘检测(例如Canny算法)、轮廓提取以及色彩空间转换等。此外,在机器学习与深度学习方面,书中介绍了SIFT(尺度不变特征变换), SURF (加速稳健特征), ORB(定向FAST和旋转BRIEF) 等多种经典算法的应用,并展示了如何使用Haar级联分类器进行人脸检测。 随着深度学习的兴起,OpenCV也整合了DNN模块,使用户可以直接利用预训练模型执行图像分类、目标检测等任务。书中还涉及SLAM(同时定位与建图)技术用于机器人导航和全景图创建等内容,并介绍了图像拼接、立体视觉及视频分析的应用场景。 在Python部分,读者将学习如何使用简洁的语法以及强大的科学计算库如NumPy来结合OpenCV实现算法;而在C++部分,则强调了性能优化和底层控制的重要性。通过《OpenCV算法精解:基于Python与C》的学习,不仅可以深入了解计算机视觉的基本原理,还能获得实际动手操作的经验,为未来在人工智能、自动驾驶等领域的工作打下坚实的基础。 这本书是计算机视觉爱好者及专业人士不可或缺的参考资料。
  • OpenCVPythonC++版
    优质
    《OpenCV算法详解:Python与C++版》是一本深入讲解开源计算机视觉库OpenCV的书籍,全面覆盖了使用Python和C++进行图像处理、视频分析及机器学习应用的核心技术和案例。适合希望掌握现代计算机视觉技术的专业人士阅读。 OpenCV是一个基于BSD许可的开源跨平台计算机视觉库,可以在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上运行。它轻量级且高效,由一系列C函数和少量C++类构成,并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了许多通用的图像处理和计算机视觉算法。
  • 基于OpenCVPython的SIFT
    优质
    本文章详细介绍了如何使用OpenCV库和Python语言来实现SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测与描述算法,并探讨其在图像处理中的应用。 本段落主要介绍了如何使用OpenCV和Python实现SIFT算法,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作具有一定参考价值,感兴趣的读者可以继续阅读以获取更多信息。
  • C++OpenCV的Retinex
    优质
    本项目采用C++结合OpenCV库实现了Retinex图像处理算法,旨在优化图像的色彩和对比度,适用于多种光照条件下增强图片质量。 使用OpenCV实现Retinex算法,包括单尺度和多尺度的Retinex方法。
  • PythonBP及代码.zip
    优质
    本资源详细解析了使用Python编程语言实现神经网络中的经典反向传播(BP)算法的过程,并提供了完整的源代码。适合学习和研究人工智能与机器学习领域的读者参考。 使用Python实现BP算法的代码包括了算法类和实现类,并且包含两个用于机器学习的小例子test1和test2。这些文件可以直接在PyCharm中打开并运行。
  • OpenCV优质资源:PythonCOpenCV
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何使用Python和C++两种语言进行OpenCV编程,涵盖了从基础到高级的各种图像处理和计算机视觉技术。 《OpenCV算法精解:基于Python与C》是一本优秀教材,值得阅读。如有需要,请自行下载。
  • LSTM代码.zip
    优质
    本资源深入浅出地讲解了LSTM(长短时记忆网络)算法的工作原理,并提供了详细的代码示例用于实践应用。适合初学者快速掌握LSTM的使用方法和应用场景。 针对长短期记忆网络(LSTM)的算法过程进行了详细的推导,并附有具体的公式,内容长达十页。同时,使用MATLAB对该算法进行了实现,并提供了运行程序及结果图片。
  • OpenCV代码
    优质
    《OpenCV算法详解与代码》一书深入解析了计算机视觉领域的核心算法,并提供了详尽的编程示例和实践指导。 《OpenCV算法精解:基于Python与C++教材源代码》是一份非常有价值的资料。
  • FCM
    优质
    《FCM算法详解与实现》一文深入剖析了模糊C均值(FCM)聚类算法的工作原理,并提供了具体的代码示例来帮助读者理解其应用和实现方式。 本资源详细讲解了模糊聚类算法,并用C++编程实现了模糊聚类算法(FCM)。
  • Python中的Apriori
    优质
    本文详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的关联规则学习算法——Apriori算法。通过实际代码示例解析了其工作原理和应用方法。 本段落主要介绍了Apriori算法的基础知识及其在Python中的实现过程: 1. Apriori算法简介 Apriori算法是一种用于挖掘布尔关联规则频繁项集的工具。该算法利用了频繁项集性质的先验信息,通过迭代逐层搜索的方法来找到数据集中所有的频繁项集。具体来说,首先确定出所有的一元频繁项集合L1,然后基于L1找出二元频繁项集合L2;接着使用L2寻找三元频繁项集合L3,并依此类推直至无法再发现新的K-项集为止。每次生成一个新的频繁项目集都需要进行一次数据库的扫描操作。 值得注意的是,在Apriori算法中,一个项目组合被视作“频繁”的前提是其所有非空子集也必须是频繁出现的。这一特性被称为Apriori性质,它通过减少搜索空间来提升逐层产生频繁项集的过程效率。