Python Image Processing Cookbook: Más de 60 recetas que le ayudarán a realizar tareas complejas de procesamiento de imágenes y visión por ordenador con facilidad

Opiniones de los lectores

El libro ofrece un contenido interesante y un enfoque estructurado de los algoritmos de visión por ordenador, pero adolece de una mala calidad de diseño, incluidas imágenes de baja resolución y una tipografía inadecuada de las ecuaciones. Sirve mejor como referencia rápida que como guía exhaustiva.

⬤ Contenido interesante
⬤ contenido claramente estructurado
⬤ capítulos compactos.

⬤ Mala calidad gráfica
⬤ imágenes en blanco y negro de baja resolución
⬤ ecuaciones ilegibles
⬤ carece de profundidad
⬤ el contenido de los capítulos no es detallado
⬤ tamaño de letra grande que distrae
⬤ figuras inexplicadas
⬤ carece de comparación de algoritmos
⬤ no explica cuándo utilizar determinados algoritmos.

(basado en 2 opiniones de lectores)

Título original:

Python Image Processing Cookbook: Over 60 recipes to help you perform complex image processing and computer vision tasks with ease

Contenido del libro:

Explore Keras, scikit-image, visión por ordenador de código abierto (OpenCV), Matplotlib y una amplia gama de otras herramientas y marcos de Python para resolver problemas de procesamiento de imágenes del mundo real.

Características principales

⬤ Descubra soluciones a tareas complejas de procesamiento de imágenes utilizando herramientas Python como scikit-image y Keras.

⬤ Aprenda conceptos populares como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales para el procesamiento de imágenes.

⬤ Explore los desafíos comunes y no tan comunes que se enfrentan en el procesamiento de imágenes.

Descripción del libro

Con los avances en los dispositivos inalámbricos y la tecnología móvil, hay una creciente demanda de personas con habilidades de procesamiento de imágenes digitales con el fin de extraer información útil del volumen cada vez mayor de imágenes. Este libro proporciona una cobertura completa de las herramientas y algoritmos relevantes, y le guía a través del análisis y la visualización para el procesamiento de imágenes.

Con la ayuda de más de 60 recetas de vanguardia, abordará los retos más comunes en el procesamiento de imágenes y aprenderá a realizar tareas complejas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la reconstrucción de imágenes utilizando grandes conjuntos de datos híbridos. Las secciones dedicadas también le guiarán a través de la implementación de varias técnicas de mejora y restauración de imágenes, como el dibujo animado, la mezcla de gradientes y el aprendizaje de diccionarios dispersos. A medida que avance, se familiarizará con las técnicas de morphing facial y segmentación de imágenes. Con un énfasis en las soluciones prácticas, este libro le ayudará a aplicar técnicas de aprendizaje profundo como el aprendizaje por transferencia y el ajuste fino para resolver problemas del mundo real.

Al final de este libro, serás competente en la utilización de las capacidades del ecosistema Python para implementar diversas técnicas de procesamiento de imágenes de manera efectiva.

Lo que aprenderá

⬤ Implementar algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados para el procesamiento de imágenes.

⬤ Utilizar modelos de redes neuronales profundas para tareas avanzadas de procesamiento de imágenes.

⬤ Realizar clasificación de imágenes, detección de objetos y reconocimiento facial.

⬤ Aplicar técnicas de segmentación y registro de imágenes médicas para ayudar a los médicos.

⬤ Utilizar métodos clásicos de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo para la restauración de imágenes.

⬤ Implementar la detección de texto en imágenes utilizando Tesseract, el motor de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

⬤ Comprender técnicas de mejora de imágenes como la mezcla de gradientes.

A quién va dirigido este libro

Este libro está dirigido a ingenieros de procesamiento de imágenes, ingenieros de visión por ordenador, desarrolladores de software, ingenieros de aprendizaje automático o cualquier persona que desee familiarizarse con las técnicas y métodos de procesamiento de imágenes utilizando un enfoque basado en recetas. Aunque no se esperan conocimientos de procesamiento de imágenes, es necesario tener experiencia previa en codificación con Python para comprender los conceptos clave tratados en el libro.