2018最佳人工智能图像处理软件OpenCV书籍

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A practical introduction to the world of machine learning and image processing using

OpenCV and Python 使用OpenCV和Python对机器学习和图像处理世界的实用介绍

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机器学习不再仅仅是一个流行语，它就在我们身边：从保护您的电子邮件到自动标记图片中的同学，到分析您喜欢的电影。计算机视觉是现今最令人兴奋的机器学习应用领域之一，深度学习驱动创新平台，如手动驾驶车辆跟谷歌的DeepMind。

OpenCV位于很多主题的交叉点，为经典或者更先进的计算机视觉跟机器学习算法提供了一个全面的开源库。结合Python Anaconda，您可以访问您或许要求的所有开源计算库。

OpenCV的机器学习首先向您介绍统计学习的基本概念，例如分类跟回归。一旦涉及了所有基础知识，您将起初探索各种算法，如决策树，支持向量机和贝叶斯网络，并学习怎样将他们与其它OpenCV功能相结合。随着本书的进展，您的机器学习技能也将这么，直到您打算好接受现今最热门的话题：深度学习。

在本书的最终，您将打算好通过建立现有的源代码或从头研发自己的算法来解决您自己的机器学习问题！

400左右

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计算机视觉是在图像处理的基础上发展出来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。

《学习OpenCV 3(中文版)》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的视角用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础构架，演示了怎样用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者快速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探求计算机视觉领域。

《学习OpenCV 3(中文版)》可成为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关的高年级学生或的课堂教材，也能供相关领域的探究工作者参考。

500左右

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Make the most of OpenCV and Python to build applications for object recognition and augmented reality 充分利用OpenCV和Python来建立对象识别和提高现实的应用程序

计算机视觉在现代科技中随处可见。 OpenCV for Python让我们无法即时运行计算机视觉算法。随着强大机器的发生，我们拥有更多处理能力。使用这项科技，我们可以将计算机视觉应用程序无缝集成到云中。本书着重于OpenCV 3.x和Python 3.6，将指导您轻松打造强劲的计算机视觉应用程序。

我们首先使用简洁的过滤和几何变换来操纵图像。然后我们争论仿射和投影转化，看看我们怎么使用他们对图片应用最酷的高级操作，例如调整他们的大小，同时维持内容完整或平滑地删除不需要的元素。然后，我们将使用先进的机器学习技术（如人工神经网络）来介绍对象跟踪，身体部位识别和对象识别等科技。还包含3D重建和提高现实科技。本书借助示例介绍了流行的OpenCV库。

本书是一本实用的教程，涵盖了不同层面的各类示例，教您OpenCV的不同功能以及实际推动。到本书结束时，您将掌握使用OpenCV和Python开发真实计算机视觉应用程序的技能。

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50左右

中文版

OpenCV 3是一个用于计算机视觉，机器学习和图像处理的本地跨平台库。 OpenCV方便的高级API隐藏了相当强悍的外部设计，旨在提升计算精度，可以运用多核和GPU处理。本书将借助提供一些能用于优化应用程序的配方，帮助您解决日渐严峻的计算机视觉问题。

在本书中，您将学习怎样借助操纵像素和使用直方图分析图像来处理图像。然后，我们将向您展示怎样应用图像过滤器来提高图像内容并运用图像几何图形来释放图像画面的不同视图。我们将构建实现相机检测和执行多视图分析的技术。

稍后，您将致力于从图像改造3D画面，将低级像素信息转化为初级概念，以用于对象测试和识别等应用。您还将知道怎样处理文件或摄像机中的视频或者怎么检测和追踪移动的对象。最后，您将知道深度学习跟神经网络的最新方法。

在本书的最终，您将无法在OpenCV中应用您的技能，在各个领域建立计算机视觉应用程序。

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50左右

中文版

Build visually appealing, multithreaded, cross-platform computer vision applications 构建视觉上吸引人的，多线程，跨平台的计算机视觉应用程序

开发人员长期以来一直使用OpenCV库来研发计算机视觉应用程序。但是，他们目前必须一种更有效的工具来完成工作并以更好，更现代的方法完成工作。 Qt是现在能用于此任务的主要框架之一。

本书将教您怎么使用OpenCV 3和Qt5的组合开发应用程序，以及如何建立跨平台的计算机视觉应用程序。我们将首先介绍Qt，它的IDE和它的SDK。接下来，您将学习怎样使用OpenCV API集成这两个工具，并知道怎样配置Qt以使用OpenCV。您将在本书中再次建立完整的计算机视觉应用程序。

稍后，您将使用Qt小组件技术建立令人惊叹的UI应用程序，在这种技术中，您将以有效的方法处理图像。在本书的最终，您将学习怎样将OpenCV Mat转换为Qt QImage。您还将知道怎样有效地处理图像以过滤图像，转换图像，检测或追踪对象或者预测视频。您将更好地开发OpenCV应用程序。

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100左右

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随着我们越来越有能力处理各类数据，我们越来越依赖视觉输入，以及我们可以用手动驾驶车辆，人脸辨识，甚至提高现实应用跟游戏做些什么。 这完全由计算机视觉提供支持。

本书将帮助您直接建立功能超强且细腻的计算机视觉应用程序。 每章都围绕一个中心项目建立，深入讨论OpenCV的一个重要方面，如头部识别，图像目标追踪，制作强化现实应用，3D可视化框架和机器学习。 您将学习怎样让AI能够记住并使用神经网络来帮助您的应用程序学习。

在本书的最终，您将使用本书中的项目建立各类工作原型，并将精通OpenCV3的新功能。

50左右

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50左右

快速获取常见Java图像处理难题的解决方案，学习最佳实践，并认识OpenCV为图像处理提供的所有用途。 您将使用JVM图像包装器，以便通过管道运行图像转化并获取即时视觉反馈更加易于。 本书大量使用Gorilla环境图像识别 书籍，可以在浏览器中直接执行代码，图像转化结果也可以直接在浏览器中显示。

Java图像处理配方包括很先进的图像处理科技的配方，例如图像平滑，卡通，草图绘制和母版蒙版，以仅将取消应用于图像的这些个别。 您将发现OpenCV功能如何为边缘检测和形状查找等弊端提供实时解决方案。 最后，本书包含处理网络和各类视频流的实用技巧，为您提供现成的代码，用于进行实时视频分析。

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<10

Solutions for Media Artists and Creative Coders 媒体艺术家和创意编码器的解决方案

华人写得书。

将处理语言应用于计算机视觉中涵盖的任务 - 诸如边缘跟角落检测，视频中帧之间的运动识别，对象的识别，特征点的匹配或者用于跟踪目的的不同帧中的形状等任务等。您将借助创意效果，几何变换，多个图像的混合等操纵图像。提供了实例。

使用OpenCV进行图像跟计算机视觉的处理是一个循序渐进的培训工具，它以线性顺序指导您完成一系列工作例子。每章都以基本演示开始，包括在您自己的平台上再次建立它的代码。然后是一个创造性的挑战，通过它来吸引和演进对章节主题的把握。该书还包含有关视觉美术，交互设计跟市场最佳实践的提示和方法。

本书适用于任何艺术跟其它视觉应用的研发人员，例如提高现实跟数字效果，需要操控图像，以及辨别跟操控这些图像中的对象。本书专门对于这些使用戏剧领域常用的Processing语言的人，以及Java程序员，因为Processing易于集成到Java编程环境中。

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<10

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《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅包括计算机视觉跟图像处理的基础知识，而且借助完整实例讲解OpenCV的重要类跟函数。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》主要内容包含OpenCV库的加装和推进、图像增强、像素操作、图形分析等诸多科技，并且具体介绍了怎样处理来自文件或摄像机的视频，以及怎样检测和追踪移动对象。

本书深入浅出地体字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为易于学习与实践，本书提供了实例算法的编码实现，并全面详细地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程.

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