Imparare OpenCV con Python attraverso gli esempi: Implementare gli algoritmi di visione artificiale forniti da OpenCV con Python per l'elaborazione di immagini, l'individuazione di oggetti e il riconoscimento di oggetti.

Titolo originale:

Learn OpenCV with Python by Examples: Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV with Python for Image Processing, Object Detection and M

Contenuto del libro:

Questo libro è una guida completa per imparare le basi della computer vision e dell'apprendimento automatico utilizzando la potente libreria OpenCV e il linguaggio di programmazione Python. Il libro offre un approccio pratico e pratico per imparare i concetti e le tecniche della computer vision attraverso esempi pratici. Tutti i codici del libro sono disponibili su Github.

Attraverso una serie di esempi, il libro copre un'ampia gamma di argomenti, tra cui l'elaborazione di immagini e video, il rilevamento di caratteristiche, il rilevamento e il riconoscimento di oggetti, l'apprendimento automatico e le reti neurali profonde. Ogni capitolo include spiegazioni dettagliate dei concetti e delle tecniche coinvolte, nonché esempi pratici e frammenti di codice che dimostrano come implementarli in Python. Nel corso del libro, i lettori lavoreranno attraverso esempi e progetti pratici, imparando a costruire applicazioni di elaborazione delle immagini da zero.

Che siate principianti o programmatori esperti, questo libro rappresenta una risorsa preziosa per imparare la computer vision con OpenCV e Python. Lo stile di scrittura chiaro e conciso facilita la lettura e i numerosi esempi permettono ai lettori di mettere in pratica e applicare quanto appreso. Alla fine del libro, i lettori avranno una solida comprensione dei fondamenti della computer vision e saranno in grado di costruire le proprie applicazioni di computer vision con fiducia. Questo libro è una risorsa eccellente per chiunque voglia imparare la computer vision e l'apprendimento automatico utilizzando la libreria OpenCV e il linguaggio di programmazione Python.

Indice dei contenuti.

1. Introduzione 5.

2. Installazione 13.

2. 1 Installazione su Windows 14.

2. 2 Installazione di Python su Ubuntu 16.

2. 3 Configurare PyCharm e installare OpenCV 18.

3. Nozioni di base su OpenCV 25.

3. 1 Caricare e visualizzare immagini 26.

3. 2 Caricare e visualizzare video 30.

3. 3 Visualizzazione della webcam 32.

3. 4 Fondamenti di immagine 35.

3. 5 Disegnare forme 42.

3. 6 Disegnare testi 48.

3. 7 Disegnare un'icona simile a OpenCV 50.

4. Interazione con l'utente 52.

4. 1 Operazioni con il mouse 53.

4. 2 Disegnare cerchi con il mouse 56.

4. 3 Disegnare poligoni con il mouse 60.

4. 4 Ritagliare un'immagine con il mouse 62.

4. 5 Immissione di valori con le barre di tracciamento 64.

5. Elaborazione delle immagini 70.

5. 1 Conversione degli spazi di colore 72.

5. 2 Ridimensionare, ritagliare e ruotare un'immagine 77.

5. 3 Regolazione del contrasto e della luminosità di un'immagine 83.

5. 4 Regolazione di tonalità, saturazione e valore 87.

5. 5 Mescolare l'immagine 91.

5. 6 Operazione bitwise 94.

5. 7 Immagine Warp 101.

5. 8 Immagine sfocata 107.

5. 9 Istogramma 114.

6. Rilevamento di oggetti 120.

6. 1 Rilevamento dei bordi Canny 122.

6. 2 Dilatazione ed erosione 125.

6. 3 Rilevamento della forma 129.

6. 4 Rilevamento del colore 139.

6. 5 Riconoscimento del testo con Tesseract 150.

6. 6 Rilevamento umano 161.

6. 7 Rilevamento di volti e occhi 165.

6. 8 Rimozione dello sfondo 170.

6. 9 Sfocatura dello sfondo 189.

7. Apprendimento automatico 196.

7. 1 Clustering K-Means 200.

7. 2 K-Nearest Neighbors 216.

7. 3 Macchina a vettori di supporto 237.

7. 4 Rete neurale artificiale (RNA) 254.

7. 5 Rete neurale convoluzionale (CNN) 276.

Indice 305.

Riferimenti 308.

Informazioni sull'autore 310.