ДМК-Пресс Биологическое и компьютерное зрение Крейман Гэбриел

Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга - как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.. Краткое содержание книги: методы, применяемые для ориентации роботов, обработки медицинских изображений и в других приложениях машинного зрения; преобразования изображений, в частности деформирование текстур и создание панорам; вычисление трехмерной реконструкции по нескольким изображениям одной сцены; организация изображений по сходству или содержанию с применением методов кластеризации; разработка эффективных методов поиска изображений по содержанию; алгоритмы распознавания объектов и классификации изображений по содержанию; работа с популярной библиотекой OpenCV через интерфейс с Python

Данная книга представляет собой краткий учебный курс для школьников и студентов по машинному зрению и цифровой обработки изображений в среде визуального программирования LabVIEW с использованием библиотеки IMAQ Vision. Рассматриваются основные аспекты получения, хранения, обработки и анализа цифровых изображений, а также автоматического выделения и распознавания на изображениях различного рода объектов • Приводятся многочисленные примеры практических приложений машинного и компьютерного зрения в таких областях, как автоматизация измерений и технический контроль, видеонаблюдение, биометрия, обработка документов, медицинские приложения

Данное иллюстрированное руководство включает в себя более 30 обучающих (и забавных) биологических экспериментов. Вы обустроите собственную лабораторию, научитесь пользоваться микроскопом и проводить микробиологические исследования воды и воздуха, изучите клеточный цикл и принципы генетики • Вы приобретёте практический лабораторный опыт, который пригодится вам для подготовки и сдачи экзамена по биологии • Идеально подходит для старшеклассников, студентов, а также энтузиастов-самоучек

Данная книга посвящена алгоритмическим основам современной компьютерной графики. Описаны базовые математические понятия, такие как матрицы и кватернионы. Детально рассматривается физика освещения, включая физически-корректное освещение. Отдельные главы посвящены методу трассировки лучей и современному OpenGL. Дается реализация ряда специальных эффектов при помощи шейдеров на языке GLSL • Весь исходный код доступен в репозитории на github • Издание будет полезно всем, кто планирует работать с компьютерной графикой

Криминалистика компьютерной памяти - действенный метод анализа, применимый в разных областях, от реагирования на инциденты до анализа вредоносных программ. Он позволяет не только получить представление о контексте пользователя, но и искать уникальные следы вредоносных программ, а иногда и полностью реконструировать сложную целевую атаку • Авторы книги знакомят читателя с современными концепциями активного поиска угроз и исследования передового вредоносного ПО с применением свободно распространяемых инструментов и фреймворков для анализа памяти • В издании принят практический подход, используются образы памяти из реальных инцидентов. Это позволяет лучше понять предмет и наработать навыки, необходимые для реагирования на инциденты и расследования сложных целевых атак

В этой книге вы найдете доступное введение в основные аспекты компьютерного зрения. При этом подчеркивается важная роль алгоритмов и математики. Материал дополняется историческими справками, рекомендациями по дальнейшему чтению и сведениями о рассматриваемых математических понятиях • В конце каждой главы имеются проверенные на практике упражнения и вопросы на понимание материала, сформулированные так, чтобы читатель мог предложить различные варианты решения • Рассматриваемые темы • введение в систему обозначений и математический аппарат, необходимый для описания изображений, а также основные сведения об отображении одного изображения в другое • топологические и геометрические основы анализа участков изображений и распределения значений в них, а также нахождение паттернов в изображениях • введение в оптический поток как средство представления плотного движения, а также вопросы анализа разреженного движения: обнаружение особых точек, определение дескрипторов и прослеживание признаков с помощью фильтра Калмана • описание некоторых подходов к бинаризации изображений и сегментации фотографий и видео • три основных компонента системы компьютерного зрения: геометрические и фотометрические характеристики камеры, системы координат и калибровка камеры • обзор методов трехмерной реконструкции на основе компьютерного зрения, в частности: структурная подсветка, стереозрение и оценка формы с помощью анализа отраженного света • стереосопоставители и фазово-конгруэнтная модель для построения признаков изображения • введение в методы классификации и обучения с подробным описанием алгоритма AdaBoost и случайных лесов

Книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Представлены четкие объяснения принципов и алгоритмов, на которых оно основано; особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами реального применения • Издание адресовано исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса

Эта книга дает полное представление о современном трехмерном глубоком обучении и помогает разработчикам в области компьютерного зрения применить свои знания на практике • Вы научитесь • - разрабатывать модели трехмерного компьютерного зрения для взаимодействия с окружающей средой • - обрабатывать 3D-данные с использованием облаков точек, полигональных сеток, применяя файлы форматов PLY и OBJ • - работать с 3D-геометрией, моделями камеры, системами координат и конвертировать данные из одной в другую • - с легкостью разбираться в понятиях отрисовки, затенения и т. д • - реализовывать дифференцируемую отрисовку во многих моделях трехмерного глубокого обучения • - применять современные модели трехмерного глубокого обучения, такие как NeRF, SynSin, Mesh R- • Издание предназначено для специалистов по анализу данных, инженеров машинного и глубокого обучения, которые хотят хорошо разбираться в методах компьютерного зрения с использованием 3D-данных

Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV Это практическое руководство поможет вам начать освоение быстро развивающейся дисциплины компьютерного зрения. Написанная Адрианом Кэлером и Гэри Брэдски, создателем библиотеки OpenCV с открытым исходным кодом, эта книга является подробным введением в предмет и предназначена для разработчиков, научных сотрудников, инженеров-робототехников и энтузиастов-любителей. Вы узнаете, как создавать приложения, которые позволяют компьютерам "видеть" и принимать решения на основе полученных данных. Библиотека OpenCV, насчитывающая свыше 500 функций, используется в самых разных коммерческих приложениях: охрана, обработка медицинских изображений, распознавание образов и лиц, робототехника, заводской контроль качества продукции

Книга представляет собой введение в классическое компьютерное зрение. Автор показывает, как можно разложить на части и решить сложные задачи в этой сфере с помощью всего нескольких простых строк кода • Machine Vision Toolbox for MATLAB — открытое программное обеспечение, которое позволяет читателю легко применять алгоритмические концепции на практике и работать с нетривиальными задачами. Раскрываются теоретические основы алгоритмов, а многочисленные примеры кода иллюстрируют его использование • В числе рассматриваемых тем • - основы света и цвета • - моделирование камер • - обработка изображений • - извлечение признаков и многоракурсной геометрии • - камеры без перспективы • - камеры светового поля • - калибровка, стереозрение и формирование стереопар

Эта книга посвящена созданию интеллектуального робота и разработке кода для его поведенческих сценариев. Для построения робота используются широко доступные компоненты - датчики, двигатели, камеры, микрофоны, динамики, светодиоды и микрокомпьютер Raspberry Pi. Раскрывается ряд специализированных тем, таких как компьютерное зрение и голосовое управление. Также читатель узнает о специализированных сообществах, посвященных робототехнике, и перспективах ее развития • Книга подойдет как новичкам в области программирования, так и опытным программистам, желающим применить свои навыки в аппаратном проекте. Для изучения материала необходимо знание языка Python и умение работать с циклами, условиями и функциями

Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras • Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями • Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer • Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется