Dominio de OpenCV 4 con Python: Una guía práctica que cubre temas desde procesamiento de imágenes, realidad aumentada hasta aprendizaje profundo con OpenCV 4 y Python 3

Opiniones de los lectores

El libro ha recibido críticas mixtas, con muchos elogios a sus ejemplos prácticos de codificación y contenido introductorio sobre el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo, mientras que otros lo criticaron por la falta de profundidad, explicaciones pobres de ciertos conceptos, y problemas con las instrucciones de instalación.

Se proporcionan ejemplos de código útiles, buenas explicaciones, adecuado para principiantes, práctico y bien estructurado, cubre una gama de temas en el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo, accesible para lectores con diferentes niveles de conocimiento.

Instrucciones de instalación repetitivas, faltan detalles sobre la instalación de OpenCV, algunos capítulos se consideran inútiles, contenido básico repetido, falta explicación sobre la detección de objetos de entrenamiento, impreso en blanco y negro a pesar de que el tema trata sobre el procesamiento de imágenes en color.

(basado en 10 opiniones de lectores)

Título original:

Mastering OpenCV 4 with Python: A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3

Contenido del libro:

Crea aplicaciones avanzadas con Python y OpenCV, explorando el potencial del reconocimiento facial, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la computación web y la realidad aumentada.

Características principales

⬤ Desarrolle sus habilidades de visión por computadora dominando algoritmos en Open Source Computer Vision 4 (OpenCV 4) y Python.

⬤ Aplique técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con TensorFlow y Keras.

⬤ Descubra los patrones de diseño modernos que debe evitar al desarrollar aplicaciones eficientes de visión por computadora.

⬤ .

Descripción del libro

OpenCV está considerada como una de las mejores bibliotecas de software de visión por computador y aprendizaje automático de código abierto. Ayuda a los desarrolladores a construir proyectos completos relacionados con el procesamiento de imágenes, la detección de movimiento o la segmentación de imágenes, entre muchos otros. OpenCV para Python permite ejecutar sin problemas algoritmos de visión por computador en tiempo real, combinando lo mejor de la API C++ de OpenCV y el lenguaje Python.

En este libro, empezarás configurando OpenCV y profundizando en los conceptos clave de la visión por computador. A continuación, pasará a estudiar conceptos más avanzados y descubrirá todo el potencial de OpenCV. El libro también le introducirá en la creación de aplicaciones avanzadas utilizando Python y OpenCV, permitiéndole desarrollar aplicaciones que incluyen reconocimiento facial, seguimiento de objetivos o realidad aumentada. A continuación, aprenderá técnicas y conceptos de aprendizaje automático, comprenderá cómo aplicarlos en ejemplos del mundo real y también explorará sus ventajas, incluida la producción de datos en tiempo real y un procesamiento de datos más rápido. También descubrirá cómo traducir la funcionalidad proporcionada por OpenCV en proyectos de código de aplicación optimizados utilizando enlaces de Python. Hacia los capítulos finales, explorará la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo utilizando las populares bibliotecas de Python TensorFlow y Keras.

Al final de este libro, serás capaz de desarrollar aplicaciones avanzadas de visión por computador para satisfacer las demandas de tus clientes.

Lo que aprenderás

⬤ Manejar archivos e imágenes, y explorar varias técnicas de procesamiento de imágenes.

⬤ Explorar transformaciones de imagen, incluyendo traducción, redimensionamiento y recorte.

⬤ Obtenga información sobre la creación de histogramas.

⬤ Repasar la detección de contornos, filtrado y dibujo.

⬤ Trabajar con Realidad Aumentada para construir aplicaciones marker-based y markerless.

⬤ Trabajar con los principales algoritmos de aprendizaje automático en OpenCV.

⬤ Explorar las bibliotecas Python de aprendizaje profundo y las capacidades de aprendizaje profundo de OpenCV.

⬤ Crear aplicaciones web de visión por computador y aprendizaje profundo.

⬤ .