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        拿來(lái)即用!Get計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心知識(shí),看這本書(shū)就夠了!

        共 2542字,需瀏覽 6分鐘

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        2022-08-03 06:23

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        計(jì)算機(jī)視覺(jué)是目前最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一!

        無(wú)論是二維碼識(shí)別、刷臉支付,還是智能安防、無(wú)人駕駛等,都需要用到計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。

        而說(shuō)到計(jì)算機(jī)視覺(jué),就不得不提到OpenCV。

        OpenCV作為一個(gè)歷史悠久、功能豐富、社區(qū)活躍的開(kāi)源視覺(jué)開(kāi)發(fā)庫(kù),一方面,它提供了計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及圖像處理方面最常用最基礎(chǔ)的功能支持,是開(kāi)發(fā)的必備工具;另一方面,它在新版本中緊跟潮流,加入了對(duì)新的算法、硬件的支持。

        OpenCV 基于C++編寫(xiě),但提供了 Python、Ruby、MATLAB 等多種語(yǔ)言接口。這對(duì)于習(xí)慣使用 Python 開(kāi)發(fā)的人工智能從業(yè)者來(lái)說(shuō)非常方便。

        OpenCV-Python集成了OpenCV C++ API和Python的最佳特性,成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)極具影響力和實(shí)用性的工具。

        如果你是零基礎(chǔ)小白,想要快速學(xué)會(huì)使用OpenCV-Python進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā),那么李立宗老師的這本新書(shū)——《計(jì)算機(jī)視覺(jué)40例:從入門(mén)到深度學(xué)習(xí)(0penCV-Python)》就非常適合你!

        一本書(shū),即可帶你掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心應(yīng)用和關(guān)鍵點(diǎn)!


        內(nèi)容簡(jiǎn)介

        本書(shū)采用OpenCV-Python為工具,介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)從入門(mén)到深度學(xué)習(xí)的40個(gè)典型案例,其中每個(gè)案例都是相對(duì)獨(dú)立的。

        在介紹案例時(shí),分別從算法基礎(chǔ)、系統(tǒng)原理、實(shí)現(xiàn)流程、代碼解析等角度進(jìn)行了詳細(xì)的闡釋。對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)涉及的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了全面、系統(tǒng)、深入的梳理,旨在幫助讀者快速掌握該領(lǐng)域的核心知識(shí)點(diǎn)。


        本書(shū)特色

        在內(nèi)容的安排、組織、設(shè)計(jì)上秉承了如下思路:

        01. 適合入門(mén)

        第1部分對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了全面的梳理,主要包括圖像處理基礎(chǔ)、Python基礎(chǔ)、OpenCV基礎(chǔ)。重點(diǎn)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用到的基礎(chǔ)理論、算法、數(shù)字圖像的應(yīng)用,Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)語(yǔ)法,OpenCV核心函數(shù)進(jìn)行了介紹。該部分內(nèi)容能夠幫助沒(méi)有計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)的讀者快速入門(mén),也能夠幫助有一定計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)的讀者對(duì)核心知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行快速梳理。

        02. 以案例為載體

        按照知識(shí)點(diǎn)安排的教材,其特點(diǎn)在于“相互獨(dú)立,完全窮盡”(MECE,Mutually Exclusive Collectively Exhaustive),能夠保證介紹的知識(shí)點(diǎn)“不重疊,不遺漏”。但是,采用這種方式學(xué)習(xí)后有可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)問(wèn)題:“我了解了每一個(gè)知識(shí)點(diǎn),可是在遇到問(wèn)題時(shí),感覺(jué)無(wú)從下手,不知道該把哪些知識(shí)點(diǎn)拿出來(lái)組合以解決當(dāng)前的問(wèn)題”。

        知識(shí)點(diǎn)是一個(gè)個(gè)的小石子,解決問(wèn)題的思路是能夠把許多石子串成一條漂亮項(xiàng)鏈的繩子。繩子可以賦予石子更大的意義和價(jià)值,解決問(wèn)題能夠讓我們的知識(shí)點(diǎn)得以閃光。

        本書(shū)采用案例的方式來(lái)介紹相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。同時(shí),盡量避免將案例作為一個(gè)孤立的問(wèn)題來(lái)看待,而是更多地考慮知識(shí)點(diǎn)之間的銜接、組合、應(yīng)用場(chǎng)景等。例如,我們采用了多種不同的方式實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別,幫助大家更好地從不同的角度去理解和分析問(wèn)題。

        本書(shū)從案例實(shí)戰(zhàn)的角度來(lái)展開(kāi),將案例作為一根線(xiàn),將所有的知識(shí)點(diǎn)串起來(lái),幫助大家理解知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)系及組合運(yùn)用,做到融會(huì)貫通,提高對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解和運(yùn)用能力。

        03. 輕量級(jí)實(shí)現(xiàn)

        將一個(gè)問(wèn)題以盡量簡(jiǎn)單明了的方式實(shí)現(xiàn),能夠更好地幫我們搞清楚問(wèn)題的核心和算法。用最簡(jiǎn)化的方式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)(MVP,minimum viable product),用最小的成本和代價(jià)快速驗(yàn)證和迭代一個(gè)算法,更有利于理解問(wèn)題、解決問(wèn)題。使用現(xiàn)有的資源、最低的成本、最快的速度行動(dòng)起來(lái)才是最關(guān)鍵的。所以,在本書(shū)中,我們盡可能讓每一個(gè)案例簡(jiǎn)化,盡量將代碼控制在100行左右。希望通過(guò)這樣的設(shè)計(jì),能夠讓我們更好地關(guān)注算法核心。

        04. 專(zhuān)注算法

        抽象,幫我們屏蔽了無(wú)關(guān)細(xì)節(jié),讓我們能夠?qū)W⒂诠ぞ叩氖褂?,極大地提高了工作效率。OpenCV及很多其他庫(kù)提供給我們的函數(shù)都是封裝好的,我們直接把輸入傳遞給函數(shù),函數(shù)就能夠把需要的結(jié)果返回給我們。因此,在本書(shū)中沒(méi)有對(duì)函數(shù)再做過(guò)多的介紹,而將注意力放在了實(shí)現(xiàn)案例所使用的核心算法上。

        05. 圖解

        一圖勝千言。當(dāng)描述關(guān)系、流程等一些相對(duì)比較復(fù)雜的知識(shí)點(diǎn)時(shí),單純使用語(yǔ)言描述可能會(huì)讓我們一時(shí)難以理解。當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的知識(shí)點(diǎn)時(shí),有經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)時(shí)會(huì)根據(jù)知識(shí)點(diǎn)自己腦補(bǔ)出一幅關(guān)于該知識(shí)點(diǎn)的圖,甚至?xí)謩?dòng)繪制出一幅圖,來(lái)進(jìn)一步理解知識(shí)點(diǎn)。這是因?yàn)閳D像能夠更加清晰、直觀、細(xì)致地將知識(shí)點(diǎn)的全局、結(jié)構(gòu)、關(guān)系、流程、脈絡(luò)等信息體現(xiàn)出來(lái)。

        本書(shū)中,我們精心制作了大量的圖表,希望借此能夠更好地幫助大家理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。

        06. 案例全面

        本書(shū)涉及案例40余個(gè),都是在相關(guān)領(lǐng)域中比較典型的案例,涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心應(yīng)用和關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)。案例主要有:

        • 基礎(chǔ)部分:圖像安全(加密、解密、信息隱藏、隱身)、圖像識(shí)別(答題卡、手勢(shì)、車(chē)牌、指紋、數(shù)字)、物體計(jì)數(shù)、圖像檢索、次品排查等。

        • 機(jī)器學(xué)習(xí):KNN字符識(shí)別(數(shù)字、字母)、數(shù)獨(dú)求解(KNN)、SVM數(shù)字識(shí)別、行人檢測(cè)、藝術(shù)畫(huà)(K均值聚類(lèi))等。

        • 深度學(xué)習(xí):圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)(YOLO、SSD方法)、語(yǔ)義分割、實(shí)例分割、風(fēng)格遷移、姿勢(shì)識(shí)別等。

        • 人臉相關(guān):人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、勾勒五官、人臉對(duì)齊、表情識(shí)別、疲勞駕駛檢測(cè)、易容術(shù)、性別與年齡識(shí)別等。

        部分案例展示

        行人檢測(cè)

        目標(biāo)檢測(cè)與實(shí)例分割

        圖像風(fēng)格遷移效果

        表情識(shí)別

        根據(jù)嘴型判斷表情

         

        駕駛員疲勞監(jiān)測(cè) 

        數(shù)字手勢(shì)識(shí)別

        隱身術(shù)

        換臉術(shù)

         

        識(shí)別性別年齡 

        特征匹配

         

        姿勢(shì)識(shí)別

         

        缺陷檢測(cè)

         

        細(xì)胞計(jì)數(shù)


        部分示意圖展示

        車(chē)牌識(shí)別流程圖

         

        駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)流程圖

         

        隱身術(shù)原理圖

         

        數(shù)字水印流程圖 

        圖像濾波示意圖

         

        數(shù)字識(shí)別流程圖

         

        數(shù)字識(shí)別原理圖

         

        圖像哈希流程圖

         

        答題卡識(shí)別基本原理



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