| | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 产品展示 |
 |
| 基本信息 |
| 图书名称： | 学习OpenCV 3 (中文版) |
| 作 者： | 安德里安·凯勒 |
| 定价： | 149.00 |
| ISBN号： | 9787302504184 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 开本： | 16 |
| 装帧： | 平装 |
| 出版日期： | 2018-07-01 |
| 印刷日期： | 2018-07-01 |
| 编辑推荐 |
| OpenCV库包含500多个函数，2500多种算法，可以扩展应用到视觉行业中的很多领域，有广泛的用途，比如安保，医学成像，模式与人脸识别，机器人和工业产品检测，等等。《学习OpenCV 3(中文版)》实用性强，内容QM，讲解透彻，可以帮助读者掌握如何构建具有一定AI（人工智能）的应用程序，使计算机能够“看见”并根据所得到的数据来做出决策。《学习OpenCV 3(中文版)》QM介绍整个OpenCV库，所有示例代码都用C++实现，同时还介绍了可以用于计算机视觉的机器学习工具。《学习OpenCV 3(中文版)》每一章都精心设计有动手练习，旨在方便课堂教学和自学，进一步帮助读者学以致用。 通过学习《学习OpenCV 3(中文版)》，读者可以奠定扎实的基础，运用计算机视觉相关知识和OpenCV库来构建简单的或者精巧复杂的应用程序。 |
| 内容介绍 |
| 计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。 《学习OpenCV 3(中文版)》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。 《学习OpenCV 3(中文版)》可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。 |
| 作者介绍 |
| 阿丘科技 阿丘科技是一家以机器学习、3D 视觉和机器人技术为核心的高科技企业，拥有业内领先的机器人3D 视觉技术、机器学习算法及标准行业解决方案。
人工智能，已经成为Q球技术发展、应用拓展的前沿领域，也是引领未来的一枚关键的棋子。计算机视觉作为人工智能的关键应用点之一，近年来兴起的创业公司主要集中在人脸识别、无人驾驶、增强现实等领域。而阿丘科技独辟蹊径，将人工智能技术与机器人结合，将其应用于工业自动化领域，并在短短一年内在多个场景下落地，取得了出色的成果。 |
| 目录 |
| 译者序 xvii 前言 xxi 第1章 概述 1 什么是OpenCV 1 OpenCV怎么用 2 什么是计算机视觉 3 OpenCV的起源 6 OpenCV的结构 7 使用IPP来加速OpenCV 8 谁拥有OpenCV 9 下载和安装OpenCV 9 安装 9 从Git获取ZX的OpenCV 12 更多的OpenCV文档 13 提供的文档 13 在线文档和维基资源 13 OpenCV贡献库 15 下载和编译Contributed模块 16 可移植性 16 小结 17 练习 17 第2章OpenCV初探 19 头文件 19 资源 20 DY个程序：显示图片 21 第二个程序：视频 23 跳转 24 简单的变换 28 不那么简单的变换 30 从摄像头中读取 32 写入AVI文件 33 小结 34 练习 35 第3章 了解OpenCV的数据类型 37 基础知识 37 OpenCV的数据类型 37 基础类型概述 38 深入了解基础类型 39 辅助对象 46 工具函数 53 模板结构 60 小结 61 练习 61 第4章 图像和大型数组类型 63 动态可变的存储 63 cv::Mat类N维稠密数组 64 创建一个数组 65 独立获取数组元素 69 数组迭代器NAryMatIterator 72 通过块访问数组元素 74 矩阵表达式：代数和cv::Mat 75 饱和转换 77 数组还可以做很多事情 78 稀疏数据类cv::SparesMat 79 访问稀疏数组中的元素 79 稀疏数组中的特有函数 82 为大型数组准备的模板结构 83 小结 85 练习 86 第5章 矩阵操作 87 矩阵还可以做更多事情 87 cv::abs() 90 cv::add() 91 cv::addWeighted() 92 cv::bitwise_and() 94 cv::bitwise_not() 94 cv::bitwise_or() 94 cv::bitwise_xor() 95 cv::calcCovarMatrix() 95 cv::cartToPolar() 97 cv::checkRange() 97 cv::compare() 98 cv::completeSymm() 99 cv::convertScaleAbs() 99 cv::countNonZero() 100 cv::Mat cv::cvarrToMat() 100 cv::dct() 101 cv::dft() 102 cv::cvtColor() 103 cv::determinant() 106 cv::divide() 106 cv::eigen() 106 cv::exp() 107 cv::extractImageCOI() 107 cv::flip() 108 cv::gemm() 108 cv::getConvertElem()和cv::getConvertScaleElem() 109 cv::idct() 110 cv::inRange() 110 cv::insertImageCOI() 111 cv::invert() 111 cv::log() 112 cv::LUT() 112 cv::Mahalanobis() 113 cv::max() 114 cv::mean() 115 cv::meanStdDev() 116 cv::merge() 116 cv::min() 116 cv::minMaxIdx() 117 cv::minMaxLoc() 118 cv::mixChannels() 119 cv::mulSpectrums() 120 cv::multiply() 121 cv::mulTransposed() 121 cv::norm() 122 cv::normalize() 123 cv::perspectiveTransform() 125 cv::phase() 125 cv::polarToCart() 126 cv::pow() 126 cv::randu() 127 cv::randn() 127 cv::repeat() 129 cv::scaleAdd() 129 cv::setIdentity() 130 cv::solve() 130 cv::solveCubic() 131 cv::solvePoly() 132 cv::sort() 132 cv::sortIdx() 133 cv::split() 133 cv::sqrt() 134 cv::subtract() 135 cv::sum() 135 cv::trace() 135 cv::transform() 136 cv::transpose() 136 小结137 练习137 第6章 绘图和注释 139 绘图139 艺术线条和填充多边形 140 字体和文字 146 小结148 练习148 第7章OpenCV中的函数子 151 操作对象 151 主成分分析（cv::PCA） 151 奇异值分解cv::SVD 154 随机数发生器cv::RNG 157 小结160 练习160 第8章 图像、视频与数据文件 163 HighGUI模块：一个可移植的图形工具包163 图像文件的处理 164 图像的载入与保存 165 关于codecs的一些注释 167 图片的编码与解码 168 视频的处理 169 使用cv::VideoCapture对象读取视频流 169 使用cv::VideoWriter对象写入视频 175 数据存储 176 cv::FileStorage的写入 177 使用cv::FileStorage读取文件 179 cv::FileNode 180 小结183 练习183 第9章 跨平台和Windows系统 187 基于Windows开发 187
规格参数
对比栏
|
评论晒单