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Learning OpenCV: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library [Englisch] [Taschenbuch]

Adrian Kaehler , Gary Bradski
3.9 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (7 Kundenrezensionen)
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Kurzbeschreibung

31. Dezember 2014
Learning OpenCV puts you in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of the free open source OpenCV library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on that data. The second edition is updated to cover new features and changes in OpenCV 2.0, especially the C++ interface. Computer vision is everywhere—in security systems, manufacturing inspection systems, medical image analysis, Unmanned Aerial Vehicles, and more. OpenCV provides an easy-to-use computer vision framework and a comprehensive library with more than 500 functions that can run vision code in real time. Whether you want to build simple or sophisticated vision applications, Learning OpenCV is the book any developer or hobbyist needs to get started, with the help of hands-on exercises in each chapter. This book includes: * A thorough introduction to OpenCV * Getting input from cameras * Transforming images * Segmenting images and shape matching * Pattern recognition, including face detection * Tracking and motion in 2 and 3 dimensions * 3D reconstruction from stereo vision * Machine learning algorithms

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 575 Seiten
  • Verlag: O'Reilly & Associates; Auflage: 2 (31. Dezember 2014)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 1449314651
  • ISBN-13: 978-1449314651
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 3.9 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (7 Kundenrezensionen)
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Produktbeschreibungen

Synopsis

"Learning OpenCV" puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of "OpenCV", the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data. Computer vision is everywhere - in security systems, manufacturing inspection systems, medical image analysis, Unmanned Aerial Vehicles, and more. It helps robot cars drive by themselves, stitches Google maps and Google Earth together, checks the pixels on your laptop's LCD screen, and makes sure the stitches in your shirt are OK. OpenCV provides an easy-to-use computer vision infrastructure along with a comprehensive library containing more than 500 functions that can run vision code in real time.With "Learning OpenCV", any developer or hobbyist can get up and running with the framework quickly, whether it's to build simple or sophisticated vision applications.

The book includes: a thorough introduction to OpenCV; getting input from cameras; transforming images; shape matching; pattern recognition, including face detection; segmenting images; tracking and motion in 2 and 3 dimensions; and, machine learning algorithms. Hands-on exercises at the end of each chapter help you absorb the concepts, and an appendix explains how to set up an OpenCV project in Visual Studio. OpenCV is written in performance optimized C/C++ code, runs on Windows, Linux, and Mac OS X, and is free for commercial and research use under a BSD license. Getting machines to see is a challenging but entertaining goal. If you're intrigued by the possibilities, "Learning OpenCV" gets you started on building computer vision applications of your own. -- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch .

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Dr. Adrian Kaehler is a senior scientist at Applied Minds Corporation. His current research includes topics in machine learning, statistical modeling, computer vision and robotics. Adrian received his Ph.D. in Theoretical Physics from Columbia university in 1998. Adrian has since held positions at Intel Corporation and the Stanford University AI Lab, and was a member of the winning Stanley race team in the DARPA Grand Challenge. He has a variety of published papers and patents in physics, electrical engineering, computer science, and robotics. Dr. Gary Rost Bradski is a consulting professor in the CS department at Stanford University AI Lab where he mentors robotics, machine learning and computer vision research. He is also Senior Scientist at Willow Garage http://www.willowgarage.com, a recently founded robotics research institute/incubator. He has a BS degree in EECS from U.C. Berkeley and a PhD from Boston University. He has 20 years of industrial experience applying machine learning and computer vision spanning option trading operations at First Union National Bank, to computer vision at Intel Research to machine learning in Intel Manufacturing and several startup companies in between. Gary started the Open Source Computer Vision Library (OpenCV http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ ), the statistical Machine Learning Library (MLL comes with OpenCV), and the Probabilistic Network Library (PNL). OpenCV is used around the world in research, government and commercially. The vision libraries helped develop a notable part of the commercial Intel performance primitives library (IPP http://tinyurl.com/36ua5s). Gary also organized the vision team for Stanley, the Stanford robot that won the DARPA Grand Challenge autonomous race across the desert for a $2M team prize and helped found the Stanford AI Robotics project at Stanford http://www.cs.stanford.edu/group/stair/ working with Professor Andrew Ng. Gary has over 50 publications and 13 issued patents with 18 pending. He lives in Palo Alto with his wife and 3 daughters and bikes road or mountains as much as he can.

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3.9 von 5 Sternen
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
5 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Ausgezeichneter Einstieg 12. März 2010
Format:Taschenbuch
Ich habe mich im Rahmen einer Projektarbeit mit Open CV beschäftigt. Dieses Buch trug sehr gut dazu bei die Grundlagen zu verstehen.
Mit Hilfe der umfangreichen Beispielen war es mir sehr leicht möglich Programme zu entwerfen und zu schreiben.
Die Gliederung ist sehr gut und man hat nicht das Problem das irgend etwas nicht erklärt wird.

Vier Sterne nur deshalb, weil es leider noch keine neue Version des Bucher für Version 2.0.0 gibt.
Dort wurden einige Funktionen hinzugefügt, die zum Teil nochmal einer Erklärung bedürfen.

Aber alles in allem kann ich dieses Buch nur empfehlen, wenn man sich mit "Computersehen" und speziell mit Open CV befasst.
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2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Still a great book 23. Juni 2012
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Although somewhat outdated, because the examples refer to OpenCV 1.1 (2.4.1 is out now (June 2012)), this is still a *great* textbook on Computer Vision.
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7 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Gutes Buch, aber alte Version 2. März 2011
Von pfilz0
Format:Taschenbuch
Eigentlich müsste das Buch nach Inhalt viel höher bewertet werden, es ist aber nicht auf dem neuesten Stand der OpenCV Library. Ich habe es gekauft, um das neue C++ interface von OpenCV 2.0 und höher zu lernen. Obwohl am Anfang steht, all Beispiele würden auf OpenCV 2.0 basieren, wird andauernd das alte C interface benutzt. Das nervt und ich betrachte den Kauf als herausgeworfenes Geld. Allen die sich nicht mit irgendwelchen void* und sonstigen Kuriositäten herumschlagen wollen, sei empfohlen auf eine neuere Version des Buches zu warten.
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5.0 von 5 Sternen Super 8. Juni 2013
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Genau die Einführung die ich mir an der Universität gewünscht hätte. Gute Erklärungen und Beispiele, so dass man nicht mehr "blind" OpenCV Funktionen zusammenstöpselt.
Alle Beispiele sind in C++, aber auch mit Java gut nachzuvollziehen!
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