Okładka książki OpenCV 3 Komputerowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV

OpenCV 3 Komputerowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV

Wydawca: Helion
wysyłka: niedostępny
ISBN: 9788328316560
EAN: 9788328316560
oprawa: oprawa: twarda
format: 16,7x24,5 cm
język: polski
liczba stron: 872
rok wydania: 2017
(0) Sprawdź recenzje
Wpisz e-mail, jeśli chcesz otrzymać powiadomienie o dostępności produktu
34% rabatu
99,01 zł
Cena detaliczna: 
149,00 zł
dodaj do schowka
koszty dostawy
Najniższa cena z ostatnich 30 dni: 99,01

Opis produktu

Komputerowe rozpoznawanie obrazów przechodzi dziś fazę burzliwego rozwoju. Przyczyniają się do tego ogromna popularność cyfrowych aparatów fotograficznych, wielka liczba grafik zgromadzonych w obszernych internetowych bazach danych, a przede wszystkim coraz doskonalsze algorytmy przetwarzania obrazu. W rozwijaniu tej technologii wielką rolę odegrała biblioteka OpenCV, usprawniając pracę setek tysięcy ludzi. OpenCV 3.x ułatwia efektywne rozwijanie projektów dzięki opartej na języku C++ spójnej architekturze, która doskonale działa na wielu platformach. Ta książka, przeznaczona dla osób znających język C++, jest praktycznym wprowadzeniem do otwartej biblioteki OpenCV w wersji 3.x. Zawiera też podstawowe informacje na temat komputerowego rozpoznawania obrazu, co powinno ułatwić efektywne posługiwanie się tą biblioteką. Sama biblioteka OpenCV została przedstawiona w sposób umożliwiający bardzo szybkie rozpoczęcie pracy. Książka ułatwia naturalne zrozumienie działania algorytmów, dzięki czemu projektowanie i debugowanie aplikacji nie powinno sprawiać problemów. W ten sposób książka ta staje się świetnym przygotowaniem do zgłębienia bardziej zaawansowanych zagadnień komputerowego rozpoznawania obrazu i uczenia maszynowego. Najważniejsze zagadnienia: Przegląd biblioteki OpenCV i zawarte w niej funkcje Praca z plikami obrazów, filmów i danych oraz przekształcanie obrazów Ważniejsze algorytmy do pracy na obrazach Punkty kluczowe: wykrywanie i filtrowanie Trójwymiarowe widzenie, ruch, określanie pozycji Uczenie maszyn w OpenCV OpenCV: poznaj i stosuj algorytmy przetwarzania obrazów! Adrian Kaehler jest naukowcem i założycielem start-upów. Zajmuje się uczeniem maszynowym, modelowaniem statystycznym i komputerowym rozpoznawaniem obrazu. Pracuje w Intel Corporation i w Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda. Współzakładał Silicon Valley Deep Learning Group. Gary Rost Bradski jest naukowcem i konsultantem. Zajmuje się robotyką, uczeniem maszynowym i komputerowym rozpoznawaniem obrazów. Pracuje w Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda. Współtworzył takie biblioteki jak Open Source Computer Vision Library, Machine Learning Library i Probabilistic Network Library (PNL).
x
Oczekiwanie na odpowiedź
Dodano produkt do koszyka
Kontynuuj zakupy
Przejdź do koszyka
Uwaga!!!
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
TAK
NIE
Oczekiwanie na odpowiedź
Wybierz wariant produktu
Dodaj do koszyka
Anuluj