【导读】计算机视觉是一门对图像中信息进行自动提取的学科。信息的内容相当广泛,包括三维模型、照相机位置、目标检测与识别,以及图像内容的分组与搜索等。本书中,我们使用广义的计算机视觉概念,包括图像扭曲、降噪和增强现实等。计算机视觉有时试图模拟人类视觉,有时使用数据和统计方法,而有时几何是解决问题的关键。如果你想对计算机视觉的基本理论和算法有一个基本的了解,这个动手的介绍是理想的起点。您将学习对象识别、3D重建、立体成像、增强现实和其他计算机视觉应用程序的技术,并学习用Python编写的示例。

前言

今天,图像和视频无处不在,在线照片分享网站和社交网络上的图像有数十亿之多。几乎对于任意可能的查询图像,搜索引擎都会给用户返回检索的图像。实际上,几乎所有手机和计算机都有内置的摄像头,所以在人们的设备中,有几 G 的图像和视频是一件很寻常的事。

计算机视觉就是用计算机编程,并设计算法来理解在这些图像中有什么。计算机视觉的有力应用有图像搜索、机器人导航、医学图像分析、照片管理等。

本书旨在为计算机视觉实战提供一个简单的切入点,让学生、研究者和爱好者充分理解其基础理论和算法。本书中的编程语言是 Python,Python 自带了很多可以免费获取的强大而便捷的图像处理、数学计算和数据挖掘模块,可以免费获取。

写作本书的时候,我遵循了以下原则。

  • 鼓励探究式学习,让读者在阅读本书的时候,在计算机上跟着书中示例进行练习。

  • 推广和使用免费且开源的软件,设立较低的学习门槛。显然,我们选择了 Python。

  • 保持内容完整性和独立性。本书没有介绍计算机视觉的全部内容,而是完整呈现并解释所有代码。你应该能够重现这些示例,并可以直接在它们之上构建其他应用。

  • 内容追求广泛而非详细,且相对于理论更注重鼓舞和激励。

总之,如果你对计算机视觉编程感兴趣,希望它能给你带来启发。

各章概览

  • 第 1 章“基本的图像操作和处理”介绍用来处理图像的基本工具及本书用到的核心 Python 模块,同时涵盖了很多贯穿全书的基础示例。

  • 第 2 章“局部图像描述子”讲解检测图像兴趣点的方法,以及怎样使用它们在图像间寻找相应点和区域。

  • 第 3 章“图像到图像的映射”描述图像间基本的变换及其计算方法。涵盖从图像扭曲到创建全景图像的示例。

  • 第 4 章“照相机模型与增强现实”介绍如何对照相机建模、生成从三维空间到图像特征的图像投影,并估计照相机视点。

  • 第 5 章“多视图几何”讲解如何对具有相同场景、多视图几何基本面的图像进行处理,以及怎样从图像计算三维重建。

  • 第 6 章“图像聚类”介绍一些聚类方法,并展示如何基于相似性或内容对图像进行分组和组织。

  • 第 7 章“图像搜索”展示如何建立有效的图像检索技术,以便能够存储图像的表示,并基于图像的视觉内容搜索图像。

  • 第 8 章“图像内容分类”描述了图像内容分类算法,以及怎样使用它们识别图像中的物体。

  • 第 9 章“图像分割”介绍了通过聚类、用户交互或图像模型,将图像分割成有意义区域的不同技术。

  • 第 10 章“OpenCV”展示怎样使用常用的 OpenCV 计算机视觉库 Python 接口,以及如何处理视频及摄像头的输入。

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

知识荟萃

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前言

计算机是如何解决问题的?你的小GPS怎么能在无数可能的路线中找到最快的到达目的地的路线,而且只需要几秒钟?当你在网上购物时,如何保护你的信用卡号码不被人截获? 这些问题的答案,以及其他许多问题的答案,就是算法。我写这本书是为了为你解开算法的奥秘。我与人合著了教科书《算法导论》。这是一本神奇的书(当然,我是有偏见的),但它在某些方面相当专业。这本书不是算法导论。甚至都不是教科书。它既不广泛也不深入计算机算法领域,它没有规定地教授设计计算机算法的技术,它包含为读者解决一个问题或练习。那么这本书到底是什么呢? 这是一个你可以开始的地方,如果

  • 你对计算机如何解决问题感兴趣。
  • 你想知道如何评估这些解决方案的质量。
  • 你想知道计算中的问题和解决问题的方法是如何与非计算机世界相联系的。
  • 你可以处理一些数学问题,而且你没有必要编写过计算机程序(尽管编写过程序也无妨)。

一些关于计算机算法的书是概念性的,很少有技术细节。有些书充满了技术上的精确性。有些介于两者之间。每一种类型的书都有自己的位置。我会把这本书放在中间类别。是的,它有一些数学,而且在某些地方变得相当精确,但我避免深入讨论细节(除了可能在书的最后,我无法控制自己)。 我觉得这本书有点像一道开胃菜。假设你去一家意大利餐馆点了一份开胃菜,吃完再决定是否点剩下的菜。它来了,你吃了它。也许你不喜欢开胃菜,决定不点别的。也许你喜欢它,但是它让你觉得很饱,所以你不需要点其他东西。也许你喜欢开胃菜,但它并没有填饱你的肚子,你期待着这顿饭剩下的部分。把这本书当作开胃菜,我希望能得到后两种结果中的一种: 要么你读了这本书,感到满意,觉得没必要再深入研究算法的世界; 或者你非常喜欢你在这里读到的东西,想要了解更多。每一章的结尾都有一个标题为“进一步阅读”的章节,它将引导你阅读深入主题的书籍和文章。

你能从这本书中学到什么?

我不能告诉你你将从这本书中学到什么。以下是我想让你从这本书中学到的东西:

  • 计算机算法是什么,描述它们的一种方式,以及如何评估它们。
  • 在计算机中搜索信息的简单方法。
  • 在计算机中重新排列信息,使其按规定顺序排列的方法。(我们称这个任务为排序)
  • 如何解决基本问题,我们可以在计算机中建模的数学结构称为图。在许多应用中,图的建模公路网络(其他路口十字路口有直接的道路,这些道路和多久?),任务之间的依赖关系(任务必须先于其他任务?),财务关系(所有世界货币之间的汇率是什么?),或人们之间的交互(谁知道谁?谁恨谁?哪个演员和哪个演员演了一部电影?)
  • 如何解决关于文本字符字符串的问题。其中一些问题在生物学等领域有应用,其中字符代表碱基分子,字符串代表DNA结构。密码学背后的基本原理。即使你自己从未加密过信息,你的电脑也可能加密过(比如你在网上购物时)。数据压缩的基本思想,远远超出了“f u cn rd th u cn gt a gd jb n gd pay”。
  • 有些问题很难在合理的时间内用电脑解决,或者至少没有人知道如何解决。

目录

  1. What Are Algorithms and Why Should You Care?(什么是算法?你为什么要关心它?)
  2. How to Describe and Evaluate Computer Algorithms(如何描述和评估计算机算法?)
  3. Algorithms for Sorting and Searching(排序和搜索算法)
  4. A Lower Bound for Sorting and How to Beat It(排序的下界以及如何超越它)
  5. Directed Acyclic Graphs(有向无环图)
  6. Shortest Paths(最短路径)
  7. Algorithms on Strings(字符串算法)
  8. Foundations of Cryptography(密码学基础)
  9. Data Compression(数据压缩)
  10. Hard? Problems(难?问题)
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首先加速介绍R生态系统、编程语言和工具,包括R脚本和RStudio。通过使用许多例子和项目,这本书教你如何将数据导入R,以及如何使用R处理这些数据。一旦基础扎实,《实用R 4》的其余部分将深入具体的项目和例子,从使用R和LimeSurvey运行和分析调查开始。接下来,您将使用R和MouselabWeb执行高级统计分析。然后,您将看到在没有统计信息的情况下R如何工作,包括如何使用R自动化数据格式化、操作、报告和自定义函数。

本书的最后一部分讨论了在服务器上使用R;您将使用R构建一个脚本,该脚本可以运行RStudio服务器并监视报表源的更改,以便在发生更改时向用户发出警报。这个项目包括定期电子邮件提醒和推送通知。最后,您将使用R创建一个定制的个人最重要信息的每日纲要报告,例如天气报告、每日日历、待办事项等等。这演示了如何自动化这样一个过程,以便用户每天早上导航到相同的web页面并获得更新的报告。

你将学到什么

  • 设置并运行R脚本,包括在新机器上的安装以及下载和配置R
  • 使用RStudio Server将任何机器变成可从任何地方访问的强大数据分析平台
  • 编写基本的脚本并修改现有的脚本以满足自己的需要。
  • 在R中创建基本的HTML报告,根据需要插入信息
  • 构建一个基本的R包并发布它

这本书是给谁的

  • 建议您之前接触过统计学、编程和SAS,但不是必需的。
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通过这个紧凑的实用指南,开始使用Python进行数据分析。这本书包括三个练习和一个用正确的格式从Python代码中获取数据的案例研究。使用Python学习数据分析还可以帮助您使用分析发现数据中的意义,并展示如何可视化数据。

每一节课都尽可能是独立的,允许您根据需要插入和退出示例。如果您已经在使用Python进行数据分析,那么您会发现您希望知道如何使用Python来完成许多事情。然后,您可以将这些技术直接应用到您自己的项目中。

如果您不使用Python进行数据分析,那么本书从一开始就带您了解基础知识,为您在该主题中打下坚实的基础。当你阅读完这本书的时候,你会对如何使用Python进行数据分析有更好的理解。

你将学到什么

  • 从Python代码中获取数据
  • 准备数据及其格式
  • 找出数据的意义
  • 使用iPython可视化数据

这本书是给谁的

想学习使用Python进行数据分析的同学。建议您具有Python方面的经验,但不是必需的,因为您需要具有数据分析或数据科学方面的经验。

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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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作为布尔逻辑的替代

虽然逻辑是理性推理的数学基础和计算的基本原理,但它仅限于信息既完整又确定的问题。然而,许多现实世界的问题,从金融投资到电子邮件过滤,本质上是不完整或不确定的。概率论和贝叶斯计算共同提供了一个处理不完整和不确定数据的框架。

不完全和不确定数据的决策工具和方法

贝叶斯编程强调概率是布尔逻辑的替代选择,它涵盖了为真实世界的应用程序构建概率程序的新方法。本书由设计并实现了一个高效概率推理引擎来解释贝叶斯程序的团队编写,书中提供了许多Python示例,这些示例也可以在一个补充网站上找到,该网站还提供了一个解释器,允许读者试验这种新的编程方法。

原则和建模

只需要一个基本的数学基础,本书的前两部分提出了一种新的方法来建立主观概率模型。作者介绍了贝叶斯编程的原理,并讨论了概率建模的良好实践。大量简单的例子突出了贝叶斯建模在不同领域的应用。

形式主义和算法

第三部分综合了已有的贝叶斯推理算法的工作,因为需要一个高效的贝叶斯推理引擎来自动化贝叶斯程序中的概率演算。对于想要了解贝叶斯编程的形式主义、主要的概率模型、贝叶斯推理的通用算法和学习问题的读者,本文提供了许多参考书目。

常见问题

第四部分连同词汇表包含了常见问题的答案。作者比较了贝叶斯规划和可能性理论,讨论了贝叶斯推理的计算复杂性,讨论了不完全性的不可约性,讨论了概率的主观主义和客观主义认识论。

贝叶斯计算机的第一步

创建一个完整的贝叶斯计算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的编程语言和新的硬件。本书着重于方法论和算法,描述了实现这一目标的第一步。它鼓励读者探索新兴领域,例如仿生计算,并开发新的编程语言和硬件架构。

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《算法精解:C语言描述》,机械工业出版社出版,外文书名:Mastering Algorithms with C。作者:(美)Kyle Loudon (作者),‎ 肖翔 (译者),‎ 陈舸 (译者) 。《算法精解:C语言描述》是数据结构和算法领域的经典之作,十余年来,畅销不衰!全书共分为三部分:部分首先介绍了数据结构和算法的概念,以及使用它们的原因和意义,然后讲解了数据结构和算法中最常用的技术——指针和递归,最后还介绍了算法的分析方法,旨在为读者学习这本书打下坚实的基础;第二部分对链表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构进行了深入阐述;第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法进行了精辟的分析和讲解。

本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜:具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码,在很多数据结构和算法的实现过程中,有大量细节问题是伪代码不能解决的;每一章都有精心组织的主题和应用;全部示例来自真实的应用,不只是一般的练习;对每种数据结构、算法和示例都进行了详细分析;每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答,旨在强调这一章的重要思想……

本书中的代码尤为值得强调:所有实现都采用C语言编写,所有代码都优先用于教学目的,所有代码都在4种平台上经过完整测试,头文件记录了所有公共的接口,命名规则适用于全书所有的代码,所有的代码都包含大量注释……

《O’Reilly精品图书系列·算法精解:C语言描述》内容包括: · 数据结构和算法的概念,以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构:链表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法

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Mastering Algorithms with C.pdf
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数据结构和算法的更新、创新方法

这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写,它甚至解释了最困难的数学概念,这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。

权威的作者团队采用面向对象的设计范式,使用c++作为实现语言,同时还提供基本算法的直觉和分析。

  • 提供一种独特的多媒体格式,学习基本的数据结构和算法
  • 允许您可视化关键的分析概念,了解该领域的最新见解,并进行数据结构设计
  • 为开发程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易于理解的写作风格,打破了即使是最困难的数学概念

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在Python中获得操作、处理、清理和处理数据集的完整说明。本实用指南的第二版针对Python 3.6进行了更新,其中包含了大量的实际案例研究,向您展示了如何有效地解决广泛的数据分析问题。在这个过程中,您将学习最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本书由Python panda项目的创建者Wes McKinney编写,是对Python中的数据科学工具的实用的、现代的介绍。对于刚接触Python的分析人员和刚接触数据科学和科学计算的Python程序员来说,它是理想的。数据文件和相关材料可以在GitHub上找到。

  • 使用IPython外壳和Jupyter笔记本进行探索性计算
  • 学习NumPy (Numerical Python)中的基本和高级特性
  • 开始使用pandas库的数据分析工具
  • 使用灵活的工具来加载、清理、转换、合并和重塑数据
  • 使用matplotlib创建信息可视化
  • 应用panda groupby工具对数据集进行切片、切割和汇总
  • 分析和处理有规律和不规则的时间序列数据
  • 学习如何解决现实世界的数据分析问题与彻底的,详细的例子
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【导读】 机器学习和图像处理基础实战,可以使读者深入了解图像处理的基本知识以及各种图像处理方法和算法,使用各种Python库的应用程序以及使用机器学习方法的实时用例实现。

本书首先讨论了不同操作系统的安装环境,介绍了基本的图像处理方法,它使用两个库Scikit Image和OpenCV深入研究各种图像处理算法以及它们在Python中的实际实现。接下来,提出了用于图像处理和分类的机器学习和深度学习方法。解释了诸如Adaboost,XG Boost,卷积神经网络等用于图像特定应用的概念。并将所有概念均使用真实场景进行演示。

作者介绍: Santanu Pattanayak目前在GE Digital工作,是一名工作数据科学家,并且是《使用TensorFlow进行深度学习:Python中高级人工智能的数学方法》的作者。他拥有大约12年的工作经验,在数据分析/数据科学领域有8年的经验,并且具有开发和数据库技术的背景。

内容大纲

内容简介: chapter 1:

本章内容主要介绍了运行本书代码中的环境设置,主要包括:

  • Anaconda

  • OpenCV

  • Keras

本书代码大部分都以Anaconda为开发环境,分别介绍了windows系统、MacOS系统、Ubuntu系统的安装方法。

chapter 2:

在本章中,我们将精确地介绍什么是图像及其相关属性。主要包括:

  • 图片
  • 像素
  • 分辨率
  • 每英寸像素(PPI)和每英寸点数(DPI)
  • Bitmap图像
  • 无损压缩和有损压缩
  • 不同的图像文件格式
  • 不同类型的色彩空间
  • 图像概念

chapter 3:

本章的前半部分讨论了Python的基本概念,这些概念对应用图像处理技术很有用。 本章的后半部分介绍了Python的图像处理库:Scikit Learn。 在上一章中研究的所有概念以及其他一些概念都可以使用Scikit Learn在Python中应用。

chapter 4:

现在,我们已经了解了使用Scikit图像库的基本图像处理技术,继续介绍其更高级的方面。 在本章中,我们使用最全面的计算机视觉库之一OpenCV,并研究以下概念:

  • 融合两个图像
  • 更改图像的对比度和亮度
  • 向图像添加文本
  • 平滑图像
  • 更改图像的形状
  • 影响图像阈值
  • 计算梯度以检测边缘
  • 执行直方图均衡

我们通过研究一些最广泛使用的图像处理算法来开始本章的内容,然后继续进行图像处理中的机器学习实现。 本章概述如下:

  • 使用比例不变特征变换(SIFT)算法的特征映射

  • 使用随机样本共识(RANSAC)算法进行图像配准

  • 使用人工神经网络进行图像分类

  • 使用卷积神经网络(CNN)进行图像分类

  • 使用机器学习进行图像分类

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