Padroneggiare OpenCV 4 con Python: Una guida pratica che copre argomenti quali l'elaborazione delle immagini, la realtà aumentata e l'apprendimento profondo con OpenCV 4 e Python 3.

Recensioni dei lettori

Il libro ha ricevuto recensioni contrastanti: molti ne hanno lodato gli esempi pratici di codifica e i contenuti introduttivi sull'elaborazione delle immagini e sull'apprendimento profondo, mentre altri lo hanno criticato per la mancanza di profondità, le scarse spiegazioni di alcuni concetti e i problemi con le istruzioni di installazione.

Vengono forniti utili esempi di codice, buone spiegazioni, adatto ai principianti, pratico e ben strutturato, copre una serie di argomenti nell'elaborazione delle immagini e nel deep learning, accessibile a lettori con diversi livelli di conoscenza.

Istruzioni di installazione ripetitive, mancano dettagli sull'installazione di OpenCV, alcuni capitoli sono considerati inutili, contenuti di base ripetuti, mancano spiegazioni sul rilevamento degli oggetti in allenamento, stampato in bianco e nero nonostante l'argomento riguardi l'elaborazione delle immagini a colori.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Mastering OpenCV 4 with Python: A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3

Contenuto del libro:

Crea applicazioni avanzate con Python e OpenCV, esplorando il potenziale del riconoscimento facciale, dell'apprendimento automatico, del deep learning, del web computing e della realtà aumentata.

Caratteristiche principali

⬤ Sviluppare le proprie capacità di computer vision padroneggiando gli algoritmi di Open Source Computer Vision 4 (OpenCV 4) e Python.

⬤ Applicare le tecniche di machine learning e deep learning con TensorFlow e Keras.

⬤ Scoprire i moderni modelli di progettazione da evitare nello sviluppo di applicazioni di computer vision efficienti.

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Descrizione del libro

OpenCV è considerata una delle migliori librerie open source di computer vision e machine learning. Aiuta gli sviluppatori a realizzare progetti completi in relazione all'elaborazione delle immagini, al rilevamento del movimento o alla segmentazione delle immagini, oltre a molti altri. OpenCV for Python consente di eseguire senza problemi algoritmi di computer vision in tempo reale, combinando il meglio dell'API OpenCV C++ e del linguaggio Python.

In questo libro inizierete a configurare OpenCV e ad approfondire i concetti chiave della computer vision. Si procederà poi con lo studio di concetti più avanzati e si scoprirà tutto il potenziale di OpenCV. Il libro vi introdurrà anche alla creazione di applicazioni avanzate utilizzando Python e OpenCV, consentendovi di sviluppare applicazioni che includono il riconoscimento facciale, il tracciamento di obiettivi o la realtà aumentata. Imparerete poi le tecniche e i concetti di apprendimento automatico, capirete come applicarli in esempi reali ed esplorerete i loro vantaggi, tra cui la produzione di dati in tempo reale e l'elaborazione più rapida dei dati. Scoprirete anche come tradurre le funzionalità fornite da OpenCV in progetti di codice applicativo ottimizzato utilizzando i binding Python. Verso i capitoli conclusivi, esplorerete l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale e di apprendimento profondo utilizzando le popolari librerie Python TensorFlow e Keras.

Alla fine di questo libro, sarete in grado di sviluppare applicazioni avanzate di computer vision per soddisfare le richieste dei vostri clienti.

Che cosa imparerete?

⬤ Gestire file e immagini ed esplorare varie tecniche di elaborazione delle immagini.

⬤ Esplorare le trasformazioni delle immagini, tra cui traslazione, ridimensionamento e ritaglio.

⬤ Approfondire la costruzione di istogrammi.

⬤ Passare in rassegna il rilevamento dei contorni, il filtraggio e il disegno.

⬤ Lavorare con la realtà aumentata per costruire applicazioni basate su marcatori e senza marcatori.

⬤ Lavorare con i principali algoritmi di apprendimento automatico in OpenCV.

⬤ Esplorare le librerie Python di deep learning e le capacità di deep learning di OpenCV.

⬤ Creare applicazioni web di computer vision e deep learning.

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