OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение

Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV применительно к языку программирования Java. Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору

OpenCV является наиболее широко распространенной библиотекой компьютерного зрения. Она включает сотни готовых функций обработки изображений и используется как в академических учреждениях, так и в промышленности. В этой книге на примерах демонстрируются основные алгоритмы обработки изображений, реализованные в OpenCV. Сначала рассказывается об установке библиотеки, описывается ее общая структура и приводятся простые примеры чтения и записи изображений и видео. Далее рассматривается фильтрация изображений и манипуляции с цветом. Вы узнаете о таких методах обработки, как ретуширование, очистка от шумов и создание HDR-изображений. В последней главе речь пойдет о повышении быстродействия за счет использования графических процессоров. Прочитав книгу, вы сможете создавать интересные и эффективные приложения для обработки изображений

OpenCV является наиболее широко распространенной библиотекой компьютерного зрения. Она включает сотни готовых функций обработки изображений и используется как в академических учреждениях, так и в промышленности. В этой книге на примерах демонстрируются основные алгоритмы обработки изображений, реализованные в OpenCV. Сначала рассказывается об установке библиотеки, описывается ее общая структура и приводятся простые примеры чтения и записи изображений и видео. Далее рассматривается фильтрация изображений и манипуляции с цветом. Вы узнаете о таких методах обработки, как ретуширование, очистка от шумов и создание HDR-изображений. В последней главе речь пойдет о повышении быстродействия за счет использования графических процессоров. Прочитав книгу, вы сможете создавать интересные и эффективные приложения для обработки изображений

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

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

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

В этой книге вы найдете доступное введение в основные аспекты компьютерного зрения: обработку и анализ изображений, анализ плотного движения, сегментация изображений, работа с камерами, трехмерная реконструкция, сопоставление стереоизображений, обнаружение объектов и др. 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 • Издание предназначено широкому кругу специалистов по анализу данных и изображений, а также может использоваться в качестве учебника для студентов старших курсов и для самообразования

В монографии приведен обзор известных и перспективных многоспектральных систем технического зрения. Изложены алгоритмы предварительной обработки изображений. Приведены разработанные авторами математические модели телевизионных и радиолокационных изображений зон обзора в плоскости Земли, а также методы совмещения изображений. Для научных и инженерных работников, аспирантов, студентов старших курсов, специализирующихся в области разработки алгоритмов для бортовых ЭВМ

Книга посвящена разработкам искусственного интеллекта в части компьютерного зрения и объединяет подходы, позволяющие рассмотреть эту тему на пересечении биологии и математического моделирования. В первой части книги рассматриваются биологические основы зрения: читатель знакомится с различными аспектами зрительного восприятия и узнает, какие структуры нейронов его обеспечивают, какие процессы происходят в мозге при распознавании образов. Во второй части представлены различные структуры математических моделей - нейронных сетей, и принципы их работы. Затрагиваются, в частности, глубокие сверточные нейронные сети, машинное обучение и генеративные состязательные сети. Последняя глава посвящена исследованию самого феномена сознания. Издание рассчитано на широкую аудиторию, интересующуюся искусственным интеллектом и компьютерным зрением, в частности тем, как машины учат видеть и интерпретировать визуальный мир

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

Настоящее издание является результатом значительной переработки книги «Цифровая обработка изображений» (Гонсалес и Уинтц, 1977 г. и 1978 г.; Гонсалес и Вудс, 1992 г. и 2002 г.) Одна из важнейших причин популярности книги, которая уже более 30 лет является мировым лидером в своей области – высокая степень внимания авторов к изменению образовательных потребностей читателя. Нынешнее издание базируется на самом обширном из когда-либо проводившихся исследований читательского мнения • Как и прежде, основные цели книги — служить введением в основные понятия и методы цифровой обработки изображений, а также создать основу для последующего изучения и проведения самостоятельных исследований в этой области. Все разделы сопровождаются большим количеством примеров и иллюстраций