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Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4 en Python (Windows, Linux, Raspberry)


Ce livre montre par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes. Il part du présupposé que le lecteur sait programmer en Python et qu'il a un minimum de connaissances en matière de traitement d'images. Centré sur la pratique, il introduit aux principales fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de huit cas. Le premier permet de se familiariser avec la librairie et son implémentation en Python (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, stéréovision, traitements non réalistes, apprentissage automatique, deep learning, identification de visages) disponibles dans les modules d'OpenCV.

Les exemples sont écrits en Python avec la version 4.1.2 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. Segmentation d'images
4. Réaliser une caméra panoramique
5. Calibrage d'images et stéréovision
6. Apprentissage automatique - machine learning
7. Utilisation des modèles de deep learning
8. Traitement non réaliste de photographies
9. Reconnaissance faciale et de la pose
Memento d'OpenCV
Construire la librairie Python à partir des sources d'OpenCV
Bibliographie

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Fiche détaillée de “Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4 en Python (Windows, Linux, Raspberry)”

Fiche technique

  • Auteur : Laurent Berger
  • Éditeur : Éditions D-BookeR
  • Date de parution : 03/01/20
  • EAN : 9782822707954
  • Format : Multi-format
  • Nombre de pages: 240
  • Protection : NC

Résumé

Ce livre montre par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes. Il part du présupposé que le lecteur sait programmer en Python et qu'il a un minimum de connaissances en matière de traitement d'images. Centré sur la pratique, il introduit aux principales fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de huit cas. Le premier permet de se familiariser avec la librairie et son implémentation en Python (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, stéréovision, traitements non réalistes, apprentissage automatique, deep learning, identification de visages) disponibles dans les modules d'OpenCV.

Les exemples sont écrits en Python avec la version 4.1.2 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. Segmentation d'images
4. Réaliser une caméra panoramique
5. Calibrage d'images et stéréovision
6. Apprentissage automatique - machine learning
7. Utilisation des modèles de deep learning
8. Traitement non réaliste de photographies
9. Reconnaissance faciale et de la pose
Memento d'OpenCV
Construire la librairie Python à partir des sources 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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