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

éditeur : Éditions D-BookeR
catégorie : Techniques et informatique > Programmation et langages
date de publication :
délai de livraison : Immédiat (à partir de la date de publication)

MULTI

Formats inclus : EPUB, STREAMING, PDF
Digital watermarking
27,99 €
Lecture multi-support

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

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Commentaires des lecteurs

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Informations

Titre Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4 en Python (Windows, Linux, Raspberry)
Auteur
Editeur Éditions D-BookeR
Langue FR
Date de publication 03/01/2020
Nombre de pages 240

Droits numériques

Ean MULTI 9782822707954
Type de protection Digital watermarking
Ean papier 9782822707947
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