Computer Vision per principianti: Teoria e applicazioni con Python

Titolo originale:

Computer Vision for Beginners: Theory and Applications Using Python

Contenuto del libro:

Libro di testo sulla visione artificiale per principianti con 3 progetti pratici.

Siete pronti a raggiungere i vostri obiettivi di carriera nella Computer Vision? I recenti progressi nel campo della computer vision sono stati semplicemente sbalorditivi. In meno di un decennio, il tasso di precisione per l'identificazione e la classificazione degli oggetti è passato dal 50% al 99%. I sistemi odierni sono infatti più precisi degli esseri umani nel rilevare e rispondere rapidamente agli input visivi.

L'emergere del deep learning e l'avvento di set di dati molto grandi negli ultimi anni hanno portato a un aumento del numero di applicazioni di computer vision. In questo contesto, vale la pena di aggiungere le conoscenze di computer vision al vostro arsenale di data science. Questo è il momento ideale per entrare in questo campo dinamico.

Computer Vision with Python for Beginners presenta un approccio pratico e diretto per imparare velocemente la computer vision. Il formato passo-passo di questo libro rende l'apprendimento della computer vision semplice, veloce e facile. Gli esercizi alla fine di ogni capitolo mettono alla prova la conoscenza dei concetti trattati. Inoltre, aiutano ad applicare quanto appreso.

Questo libro offre:

⬤ una solida base di computer vision.

⬤ Conoscenza di argomenti elementari e intermedi.

⬤ Fondamenti di codifica in Python.

⬤ Link a contenuti aggiuntivi relativi agli argomenti studiati.

⬤ Accesso a file esterni per addestrare e testare tutte le conoscenze acquisite su uno strumento di computer vision.

⬤ Tre mini-progetti nella sezione conclusiva del libro che aiutano a mettere insieme tutti i concetti teorici appresi.

Si inizia con l'installazione di Python nel primo capitolo. Nel secondo capitolo si tiene un corso accelerato su Python. Il fatto di passare subito a Python velocizza l'apprendimento e semplifica il percorso. In tutto il libro, il codice è scritto utilizzando Jupyter Notebook. L'accesso ai set di dati utilizzati in questo libro è facile.

Nella sezione finale, si lavora su tre mini-progetti pratici:

⬤ Rilevamento dei simboli delle mani per il gioco "sasso, carta, forbice".

⬤ Rilevazione del Covid-19 dai raggi X.

⬤ Rilevamento del tempo atmosferico dalle immagini.

Gli script, le immagini e i grafici sono chiari. Sono stati progettati per aiutare l'utente a comprendere facilmente le immagini e le descrizioni del testo. Questo libro è l'opzione perfetta per l'autoapprendimento, anche se il vostro livello di competenza è intermedio.

Potrete affrontare con sicurezza nuovi problemi di computer vision e sviluppare soluzioni complete sul vostro posto di lavoro. Infine, potete contare su questo libro learning by doing per raggiungere più rapidamente i vostri obiettivi di carriera nella computer vision.

Gli argomenti trattati comprendono:

⬤ Introduzione alla visione artificiale.

⬤ Impostazione dell'ambiente e scrittura del primo programma in Python.

⬤ Corso accelerato di Python.

⬤ Fondamenti di elaborazione delle immagini.

⬤ Fondamenti di elaborazione video.

⬤ Rilevamento dei volti con OpenCV in Python.

⬤ Introduzione all'apprendimento automatico per la visione artificiale.

⬤ Introduzione all'apprendimento profondo per la visione artificiale.

⬤ Apprendimento trasferibile per la visione artificiale.

⬤ Rilevamento di oggetti con YOLO.

⬤ Introduzione a GANS.

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