## (Alexey Spizhevoy, Aleksandr Rybnikov. OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook. Leverage the power of OpenCV 3 and Python to build computer vision applications. ISBN 978-1-78847-444-3, Copyright © 2018 Packt Publishing)
p.s.
Машинное зрение(Computer Vision) - широкая тема, включающая много различных областей. Если захотите в ваших проектах начать использовать алгоритмы машинного зрения, можете неоднозначно определить, с чего начать. Даже если вы - опытный инженер по машинному зрению(experienced Computer Vision engineer), несомненно есть некоторые технологии, которые хотели бы исследовать подробно или ознакомиться с ними. В обоих случаях практический подход работает лучше всего. Только посредством применения методов к решению настоящих проблем, путем настройки существующих методов для удовлетворения ваших требований, и экспериментирование с примерами может позволить вам полностью понимать возможности и «ограничения любого алгоритма машинного зрения. Эта книга специально предназначена, чтобы «запачкать руки» решением реальных задач машинного зрения. Рецепты в этой книге используют OpenCV — самую популярную, функционально богатую, и широко используемую библиотеку машинного зрения(Computer Vision) с открытым исходным кодом. Эта книга прогрессирует от самых простых примеров до самых сложных примеров, и поэтому вы можете посчитать полезными некоторые примеры и информацию, которые просто понять.
Эта книга для предназначена для разработчиков, у которых есть элементарные знания языка Python. Если знаете основы библиотеки OpenCV и готовы создать системы машинного зрения(computer vision systems), которые более умны, быстрее, более сложны, и более практичны, чем у конкурентов, то эта книга для вас.
Глава 1 «Ввод-вывод и графический пользовательский интерфейс» обучает базовым операциям с изображениями и видео: загрузка, сохранение и отображение(basic operations with images and video: loading, saving and displaying).
Глава 2 «Матрицы, цвета и фильтры» рассматривает операции манипулирования с матрицами: доступ к областям изображения, каналов и пикселей(manipulate with matrices: accessing regions of an image, channels, and pixels). Также описаны преобразования между различными цветовыми пространствами и использованием фильтров(Conversions between various color spaces and usage of filters).
Глава 3 «Контуры и сегментация» показывает, как создать маски изображения, найти контуры, и сегмент изображения(image masks, find contours, and segment images).
Глава 4 «Обнаружение объектов и машинное обучение» описывает способы обнаружения(detecting) и отслеживания(tracking) различных типов объектов, от специально сконструированных(QR-коды и ArUCo-маркеры)(specially constructed (QR codes and ArUCo markers)) до натуральных объектов, встречаемых в естественных сценах(natural scenes).
Глава 5 «Глубокое обучение» обрисовывает новую функциональность при объединении библиотеки OpenCV с глубокими нейтронными сетями(Deep Neural Nets). В ней предоставлены примеры загрузки моделей глубокого обучения(Deep Learning) и применения их к задачам машинного зрения(Computer Vision).
Глава 6 «Линейная алгебра» погружает в полезные математические методы(mathematical methods) для решения проблем линейной алгебры(linear algebra) и предоставляет примеры применения этих методов в машинном зрении.
Глава 7 «Детекторы и дескрипторы» содержит информацию о том, как работать с дескрипторами признаков/особенных точек изображения(image feature descriptors): как вычислить их различными методами, как отобразить их, и как использовать их с целями обнаружения и отслеживания объектов(for object detection and tracking purposes).
Глава 8 «Обработка изображений и видео» показывает читателям, как работать с последовательностями изображений(image sequences) и получить результаты на основе корреляций в последовательности(correlations among the sequence).
Глава 9 «Много-видовая геометрия» описывает, как использовать камеры() для извлечения информации о 3D-геометрии сцены(retrieve information about 3D geometry of the scene).
Вся требуемая информация, чтобы начать работать с соответствующими рецептами, упомянута в рецептах.