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题名/责任者:

机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理/(印) 阿迪蒂亚·夏尔马, 维什韦什·拉维·什里马利, (美) 迈克尔·贝耶勒著 刘冰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-66826-8/CNY99.00

载体形态项:

XII, 282页:图;24cm

统一题名:

Machine learning for OpenCV 4

其它题名:

使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

夏尔马 (Sharma, Aditya) 著

个人责任者:

什里马利 (Shrimali, Vishwesh Ravi) 著

个人责任者:

贝耶勒 (Beyeler, Michael) 著

个人次要责任者:

刘冰 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

图象处理软件

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP391.413

版本附注:

据2019年英文版第2版译出

出版发行附注:

由Packt Publishing授权出版

责任者附注:

阿迪蒂亚·夏尔马 (Aditya Sharma), 罗伯特·博世 (Robert Bosch) 公司高级工程师, 致力于解决真实世界的自动计算机视觉问题, 曾获得罗伯特·博世公司2019年人工智能编程马拉松的第一名。维什韦什·拉维·什里马利, (Vishwesh Ravi Shrimali), 一直在BigVision LLC丛事深度学习和计算机视觉方面工作。 迈克尔·贝耶勒 (Michael Beyele), 华盛顿大学神经工程和数据学专业的博士后研究员。

提要文摘附注:

本书通过具体的编程实践案例, 全面系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识, 学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法, 以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后, 你将深入研究深度学习和集成学习, 并探索它们在现实世界中的应用。最后, 你将学习用于构建图像处理系统新的IntelOpenVINO。

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