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Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 en C++ (Windows, Linux, Raspberry)


Ce livre explique comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes : traitement, analyse et reconstitution d'images, stéréovision, reconnaissance de caractères, reconnaissance faciale et machine learning. Centré sur la pratique, il vous introduit à ses principales fonctionnalités au travers de l'étude de neuf cas. Les deux premiers permettent de se familiariser avec OpenCV 3 et son implémentation en C++ (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV.

Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras.

Sommaire :

1. Pour commencer
2. Écran de contrôle de caméra vidéo – Gestion des processus légers
3. Oil painting : parallélisation d'une tâche
4. Segmentation d'images
5. Réaliser une caméra panoramique
6. Calibrage d'images et stéréovision
7. Structure 3D à partir du mouvement
8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract
9. Reconnaissance faciale
10. Apprentissage automatique - Machine Learning
Memento d'OpenCV
Bibliographie

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Fiche détaillée de “Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 en C++ (Windows, Linux, Raspberry)”

Fiche technique

  • Auteur : Laurent Berger
  • Éditeur : Éditions D-BookeR
  • Date de parution : 08/12/17
  • EAN : 9782822705820
  • Format : Multi-format
  • Nombre de pages: 320
  • Protection : NC

Résumé

Ce livre explique comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes : traitement, analyse et reconstitution d'images, stéréovision, reconnaissance de caractères, reconnaissance faciale et machine learning. Centré sur la pratique, il vous introduit à ses principales fonctionnalités au travers de l'étude de neuf cas. Les deux premiers permettent de se familiariser avec OpenCV 3 et son implémentation en C++ (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV.

Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras.

Sommaire :

1. Pour commencer
2. Écran de contrôle de caméra vidéo – Gestion des processus légers
3. Oil painting : parallélisation d'une tâche
4. Segmentation d'images
5. Réaliser une caméra panoramique
6. Calibrage d'images et stéréovision
7. Structure 3D à partir du mouvement
8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract
9. Reconnaissance faciale
10. Apprentissage automatique - Machine Learning
Memento d'OpenCV
Bibliographie

Biographie de Laurent Berger

Laurent Berger est maître de conférences à l'IUT du Mans. Ses principaux travaux de recherche portent sur la simulation numérique de systèmes magnétiques, traitement d'images appliqué à la physique et en instrumentation météorologique infrarouge. Il est contributeur de la librairie d'OpenCV et opencv_contrib et modérateur sur la liste http://answers.opencv.org.

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