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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OpenCV 4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。*后,你将学习用于构建图像处理系统的*新的Intel OpenVINO。
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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先,你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后,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,循序渐进地掌握监督学习和无监督学习,并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着,你将学习决策树、支持向量机(SVM)、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。之后,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,如手写数字分类和手势识别等。*后,你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书,你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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"(1)实例丰富,注释详细:本书介绍OpenCV例程,并编制例程索引,全面覆盖OpenCV的基本功能,系统介绍数字图像处理课程的内容。所有例程的实现方法简单、清晰,注释详细,便于读者理解和修改。(2)循序渐进,编排合理:与同类图书不同,本书以数字图像处理知识体系为主线,而非按照OpenCV模块编排,从而更好地体现问题导向和需求导向。各章节内容相对独立,每个例程都是独立程序,不会相互调用,从而避免使用尚未讲到的函数或内容。(3)函数手册,即学即用:本书介绍常用的OpenCV函数,并编制函数索引。与官方文档和同类书不同的是,本书对OpenCV函数进行了大量测试,着重讲解函数中参数的格式要求和注意事项,并结合例程帮助读者理解每个函数的特殊规定。(4)阅读建议:与冈萨雷斯《数字图像处理》,学习效果事半功倍。"
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