p.s.
Книга содержит семь глав, где каждая глава учебным пособием для всего проекта от начала до конца, на базе C++-интерфейса к библиотеке OpenCV, включая полный исходный код. Автор каждой главы был выбран на основе хорошо оцененных онлайновых вкладов его в сообщество библиотеки OpenCV по этой теме, и книга была рецензирована одним из основных разработчиков библиотеки OpenCV. Вместо того, чтобы объяснять основы функций библиотеки OpenCV, эта книга показывает, как применить библиотеку OpenCV для решения целые проблемы, включая несколько проектов с 3D-камерой(добавленная реальность и 3D-структура из модуля движения Motion) и несколько проектов анализа лиц (таких как обнаружение кожи, простое лицо и обнаружение глаз, отслеживание сложных черт лица, оценка 3D-ориентации головы и «распознавание лиц), поэтому эта книга делается великим компаньоном к существующим книгам по библиотеке OpenCV. Для кого предназначена эта книга? Для разработчиков с базовым знанием библиотеки OpenCV книга «Мастеринг OpenCV 3. Вторая редакция» является прекрасной книгой для использования для разработки практических проектов по машинному зрению, а также хорошо походит для экспертов по библиотеке OpenCV, которые к их набору навыков хотят добавить больше тем по машинному зрению. Она нацелена на студентов старших курсов университетов информатики, выпускников, исследователей и экспертов по машинному зрению, которые хотят решить реальные проблемы, используя C++-интерфейс к библиотеке OpenCV, с помощью практических пошаговых руководств.
Глава 1 «Мультяшник и Скорняк(Кожезаменитель) для устройства Raspberry Pi» содержит полное учебное пособие и исходный код приложения и для настольного устройства и для устройства Raspberry Pi, которое автоматически генерирует эскиз или рисунок из реального изображения камеры, с несколькими возможными типами эскизов, включая преобразователь цвета кожи.
Глава 2 «Исследуем SfM-структуру от движения с помощью библиотеки OpenCV» содержит введение в SfM-структуру от движения(Structure from Motion; SfM) через реализацию SfM-понятий в библиотеке OpenCV. Читатель изучит, как реконструировать 3D-геометрию из множества 2D-изображений и оценочных(приблизительно подсчитанных) позиций камеры.
Глава 3 «Распознавание номерного знака с помощью SVM и нейронных сетей» включает полное учебное пособие и исходный код для построения приложения по автоматическому распознаванию номерных знаков, используя алгоритмы распознавания образов(pattern recognition algorithms) и также используя машину поддержки векторов(support vector machine) и искусственные «нейронные сети(Artificial Neural Networks). Читатель изучит, как обучать и предсказать алгоритмы распознавания образов для решения того, является ли изображение номерным знаком или нет. Глава также поможет классифицировать ряд образов в символы.
Глава 4 «Отслеживание неплотных лиц» содержит полное учебное пособие и исходный код для построения динамической системы отслеживания лиц, которая может смоделировать и отследить много сложных частей лица человека.
Глава 5 «Оценка 3D-позы головы с помощью AAM и POSIT» включает все фоновые знания, необходимые для понимания того, что такое модели активного появления (Active Appearance Models; AAM) и как создать их с помощью библиотеки OpenCV, используя набор кадров лица(set of face frames) с различными выражениями лица(different facial expressions). Кроме того, эта глава объясняет, как данный кадр соответствовать подходящим возможностям, предлагаемым AAM. Затем применяя POSIT-алгоритм, можно найти 3D-позу головы.
Глава 6 «Распознавание лиц, используя Eigenfaces или Fisherfaces» содержит полное учебное пособие и исходный код для приложения распознавания лиц в реальном времени, которое включает обнаружение базового лица и глаз, чтобы обработать повороты лица и переменных условия освещения в изображениях.
Глава 7 «Отслеживание природного объекта для добавленной реальности» включает полное учебное пособие о том, как построить приложение добавленной реальности(Augmented Reality; AR) на базе маркеров для устройств iPad и iPhone с объяснением каждого шага и исходного кода. Глава также содержит полное учебное пособие о том, как разработать приложение добавленной реальности(Augmented Reality; AR) на безмаркерной базе с объяснением того, что такое добавленная реальность(Augmented Reality; AR) на безмаркерной базе, и исходный код. Вы можете загрузить эту главу с сайта по адресу: h t t p s ://w w w . p a c k t p u b . c o m /s i t e s /d e f a u l t /f i l e s /d o w n l o a d s /N a t u r a l F e a t u r e T r a c k i n g f o r A u g m e n t e d R e a l i t y . p d f.
Для чтения этой книги вам не требуются специальные знания по машинному зрению, но у вас должны быть хорошие навыки C/C++-программирования и базовый опыт использования библиотеки OpenCV прежде, чем читать эту книгу. Читатели без базового опыта использования библиотеки OpenCV могут прочитать книгу «Learning OpenCV»(«Изучение библиотеки OpenCV») для введения в функциональные возможности библиотеки OpenCV или прочитать книгу «OpenCV 2 Cookbook»(«Библиотека OpenCV 2. Книга рецептов») с примерами о том, как использовать библиотеку OpenCV с рекомендуемыми C/C++-шаблонами, потому что эта книга покажет, как решить реальные проблемы, предполагая, что вы уже знакомы с основами библиотеки OpenCV и C/C++-разработки. В дополнение к знакомству с основами библиотеки OpenCV и опыту C/C++-разработки, вы нуждаетесь в компьютере и интегрированной IDE-среде разработки по вашему выбору (такой как Visual Studio, XCode, Eclipse или QtCreator, работая на Windows, Mac или Linux). У некоторых глав есть дальнейшие требования, в частности: Для разработки OpenCV-программы для устройства Raspberry Pi вам потребуется устройство Raspberry Pi, его инструменты работы с ним и базовый опыт разработки для устройства Raspberry Pi. Для разработки OpenCV-программы для iOS-устройства вам потребуется устройство iPhone, iPad или iPod Touch, инструменты iOS-разработки (включая компьютер Apple, IDE-среду разработки XCode и сертификат разработчика Apple Developer Certificate), и базовый опыт разработки для ОС iOS и разработки на языке Objective C. Несколько проектов приложения для настольного устройства требуют веб-камеры, соединенной с компьютером. Любой общей веб-камеры с USB-подключением должно быть достаточно, но веб-камера с разрешением по крайней мере 1 мегапиксель. может быть желательной. В некоторых проектах используется утилита CMake, включая саму библиотеку OpenCV, для обеспечения переносимости (через операционные системы и компиляторы) процесса построения кода. Требуется базовое понимание систем построения(сборки), и рекомендуется знание процесса межплатформенного построения. Подразумевается понимание линейной алгебры, также как и базовые операции с векторами и матрицами и собственная декомпозиция(разбиение).