Python编程实现计算机视觉实战指南
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更新于2024-07-22
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"Programming Computer Vision with Python" 是一本由 Jan Erik Solom 所著的专业书籍,专注于使用 Python 进行计算机视觉编程。这本书于2012年3月出版,全书共300页,适合对计算机视觉感兴趣并希望利用 Python 这一强大的工具进行实践学习的读者。
本书内容涵盖广泛,从介绍计算机视觉的基本概念开始,逐步深入到 Python 中的具体工具和技术。首先,作者引导读者理解 Python(特别是 NumPy 和 Matplotlib)在图像处理中的基础应用,这些库是计算机视觉项目的基础,如 PIL(Python Imaging Library)用于基本的图像操作,而 Matplotlib 则用于图像展示和可视化。
接着,书中介绍了局部图像描述符,如 Harris角点检测器和 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法,它们在特征检测和匹配中起着关键作用,特别是在地理标记图像的配准中。这些方法帮助识别和匹配图像中的特定特征点,对于物体识别和场景理解至关重要。
第三部分探讨了图像到图像映射,包括霍夫变换(homographies)的应用,以及如何扭曲或调整图像来创建全景图。这在图像拼接、图像变形以及增强现实(Augmented Reality)领域都有实际应用。
在第四章,作者深入讨论了相机模型和增强现实技术,从基本的针孔相机模型到相机校准,再到从平面和标记物中估计姿态,以及如何将这些理论应用到实际的增强现实系统中。
第五章和第六章聚焦于多视图几何,涵盖了结构光、单眼或多眼相机之间的关系,如基线(epipolar geometry)、三维结构计算以及立体图像分析。通过这些技术,可以实现深度估计和三维重建,这对于三维空间的理解至关重要。
最后,书中还介绍了图像聚类,如 K-means 算法,用于对大量图像进行分组和组织,常用于图像分类和内容分析。
"Programming Computer Vision with Python" 是一本实用的教程,不仅介绍了计算机视觉的核心原理,还提供了丰富的 Python 实战案例,帮助读者掌握如何用 Python 实现各种计算机视觉任务。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中找到有价值的知识和技能提升。
2018-05-21 上传
2018-05-05 上传
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