ДМК-Пресс Программирование компьютерного зрения на языке Python Солем Ян Эрик

Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций

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 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

Данное практическое руководство познакомит нас с 10 простыми рекомендациями, помогающими писать программное обеспечение, которое легко поддерживать и адаптировать. Эти тезисы сформулированы па основании анализа сотен реальных систем • Написанная консультантами компании Software Improvement Group книга содержит ясные и краткие советы по применению рекомендаций па практике. Примеры для этого издания написаны па языке С#, по существует аналогичная книга с примерами на языке Java • Издание предназначено программистам на С#, желающим научиться писать качественный и хорошо поддерживаемый код

C++ — превосходный выбор для разработки встроенных систем, особенно с учетом того, что этот язык не добавляет каких-либо излишеств, улучшает удобство сопровождения и предлагает множество преимуществ над прочими языками программирования. Из книги вы узнаете, как можно применять C++ для создания надежных, конкурентоспособных систем, рационально использующих все доступные аппаратные ресурсы • Начиная с простого примера программирования встроенной системы и описания самых свежих функциональных возможностей, введенных стандартом C++17, эта книга демонстрирует все тонкости и нюансы правильного программирования. Вы узнаете, как использовать параллельный режим выполнения, управление памятью и возможности функционального программирования C++ при создании встроенных систем, а также как объединять ваши системы с внешними периферийными устройствами и применять эффективные способы работы с драйверами

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

Если вы хотите научиться программировать на языке Python, который в последнее время становится популярным у нас в стране и за рубежом, то эта книга — для вас. В ней рассматриваются особенности разработки компьютерных программ и соответствующие инструкции языка Python, основные структуры данных этого языка (строки, списки, словари, файлы), типовые задачи программирования и методы их решения, а также вопросы совершенствования программы на основе использования функций. Впервые системно и популярно изложена методика разработки программ на языке Python с графическим пользовательским интерфейсом • Книга предназначена для всех, кто изучает или преподает программирование • Основные инструкции языка и структуры данных • Типовые задачи программирования, полезные советы • Задачи из ЕГЭ по информатике • Методика разработки графического интерфейса

Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции - подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов • Читатель начнет знакомство с ключевыми концепциями и методами нейроэволюции, написав несложный код на языке Python, а затем получит практический опыт работы с популярными библиотеками Python и научится решать распространенные и нестандартные прикладные задачи, используя алгоритмы на основе нейроэволюции. Речь пойдет о том, как адаптировать методы нейроэволюции к существующим проектам нейронных сетей для повышения эффективности обучения и принятия решений; в завершение будет рассказано о топологиях нейронных сетей и о том, как нейроэволюция позволяет развивать сложную топологию из простейшей базовой структуры

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python • С этой книгой вы научитесь • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину

Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов информации, выполнение сложных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django • Издание адресовано опытным разработчикам на языке Python, которые хотели бы освоить концепции геопрограммирования, методы получения и работы с геоданными, решать пространственные задачи и конструировать сложные картографические приложения

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