p.s.
Библиотека OpenCV, пожалуй, самая распространённая библиотека компьютерного зрения(computer vision), включает сотни готовых к использованию функций обработки изображений и машинного зрения и широко применяется как в академической среде, так и в промышленности. По мере удешевления камер и роста спроса на функции обработки изображений спектр приложений, использующих библиотеку OpenCV, значительно расширяется, особенно для мобильных платформ.
Как библиотека компьютерного зрения(computer vision), библиотека OpenCV обладает двумя важными преимуществами: • Библиотека имеет открытый исходный код и можно свободно использовать её как в академических целях, так и в реальных проектах. • Она, пожалуй, содержит самый обширный и актуальный набор функций компьютерного зрения. Библиотека OpenCV опирается на передовые исследования в области компьютерного зрения, обработки изображений и видео, а также машинного обучения. В первой книге, опубликованной по библиотеке OpenCV, был представлен преимущественно теоретический подход, объясняющий нижележащие базовые технологии компьютерного зрения. Последующие книги приняли противоположный подход, заполняя страницы большими примерами(практически законченными приложениями), которые сложно понять. Большие примеры сложно понять и их сложно использовать повторно в проектах читателя. Примеры, занимающие несколько страниц, просто не подходят для книги. Мы считаем, что примеры должны быть простыми для понимания и использоваться в качестве строительных блоков для сокращения времени, необходимого для создания работающего примера для проектов читателя. Поэтому в этой книге мы также придерживаемся практического подхода, хотя и стремимся охватить более широкий спектр функций, с более короткими и понятными примерами. Исходя из нашего опыта работы с библиотекой OpenCV, мы можем утверждать, что примеры - это, в конечном счёте, самый ценный ресурс.
Эта книга не является ни учебником по языку программирования C++, ни учебником по компьютерному зрению. Она предназначена для разработчиков на языке программирования C++, желающих изучить основные методы библиотеки OpenCV и быстро приступить к работе с ними. Предполагается наличие опыта работы с компьютерным зрением/обработкой изображений.
Глава 1 «Начало работы» посвящена основным этапам установки и представляет основные концепции программного API-интерфейса для разработки, в библиотеке OpenCV. Также представлены первые примеры чтения/записи изображений и видео, а также захвата их с камеры.
Глава 2 «Графические интерфейсы пользователя» охватывает возможности интерфейса пользователя для наших приложений на базе библиотеки OpenCV.
Глава 3 «Начнём с самого начала – обработка изображений» рассматривает наиболее полезные методы обработки изображений, доступные в библиотеке OpenCV.
Глава 4 «Что на изображении? Сегментация» рассматривает важнейшую задачу сегментации изображений в библиотеке OpenCV.
Глава 5 «Фокусируемся на интересных 2D-признаках» рассматривает функции, доступные для извлечения особых ключевых точек и дескрипторов из изображения.
Глава 6 «Где Уолли? Обнаружение объектов» описывает, что обнаружение объектов является центральной проблемой компьютерного зрения. В этой главе описываются функции, доступные для обнаружения объектов.
Глава 7 «Что он делает? Движение» рассматривает не только одно статическое изображение. В этой главе рассматриваются движение и отслеживание в библиотеке OpenCV.
Глава 8 «Дополнительные темы» посвящена таким сложным темам, как машинное обучение и ускорение на базе графических процессорных устройств.
Подход, используемый в этой книге, особенно подходит для читателей, уже знакомых с компьютерным зрением(или способных изучить эту дисциплину в другом месте) и желающих быстро приступить к разработке приложений. В каждой главе представлено несколько примеров ключевых функций для наиболее важных этапов работы в системе машинного зрения. Поэтому книга направлена на то, чтобы как можно скорее предоставить читателю рабочий пример, чтобы он/она мог/могла разработать дополнительные возможности к примеру. Для использования этой книги требуется только свободное программное обеспечение. Все примеры были разработаны и протестированы с помощью свободно распространяемой среды разработки Qt IDE. Для примеров ускорения на графическом процессорном устройстве GPU в главе 8 «Дополнительные темы» требуется свободно распространяемый набор инструментов технологии CUDA.
https://www.packtpub.com/en-us/product/opencv-essentials-9781783984251
При покупке, на сайте издательства.
https://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/4244OS_Graphics.pdf