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深度學習
OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰 版權信息
- ISBN：9787121408304
- 條形碼：9787121408304 ; 978-7-121-40830-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰 本書特色
適讀人群 ：本書基本聚焦于機器學習在計算機視覺領域的應用，既可以作為相關專業學生的教材，也可以作為研究人員或工程技術人員的參考資料。OpenCV（Open Source Computer Vision）是計算機視覺領域*重要的開源函數庫，其中不僅包括了眾多圖像處理和視頻分析算法，還包含了經典機器學習算法和深度學習算法庫。這些機器學習算法在計算機視覺的圖像分類、目標檢測、目標跟蹤和光學字符檢測識別等任務中扮演了關鍵角色。本書特色如下：1.注重理論結合實戰。力求在理論與實戰之間尋找更好的平衡點，為讀者拉近機器學習算法原理與C++編程實戰之間的距離。通過原理分析與示例代碼，提升讀者基于C++語言的機器學習算法編程實戰能力。2.兼顧經典與前沿算法。包含新版OpenCV 4的機器學習與深度學習模塊內容。不僅有經典的“開箱即用”算法：K均值、K近鄰、決策樹、隨機森林、Boosting、支持向量機和神經網絡，還重點介紹了深度神經網絡算法的基本原理及其在機器視覺領域的實戰應用。3.應用案例翔實。本書共介紹了7種經典機器學習算法，給出了聚類、分類、回歸等任務共30個應用示例代碼。在深度學習算法中，通過圖像分類、目標檢測、實例分割、目標跟蹤、場景文本檢測和場景文本識別等不同類型的任務，介紹了GoogLeNet、YOLOv4、Mask R-CNN、GOTURN、DB、CRNN等模型部署方法，其中不乏近年出現的高性能模型。4.學習路線清晰。本書先講解OpenCV的基礎知識與基本圖像操作，再講解機器學習基礎知識，*后逐個介紹算法的原理與應用。學習路線清晰，知識點覆蓋全面，對重點內容講解細致。
OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰 內容簡介
本書主要面向OpenCV領域的研究與開發人員，采用原理結合實戰的方式，介紹OpenCV 4的機器學習算法模塊與深度神經網絡模塊中的核心算法原理與C++編程實戰。全書共10章， 第1~3章， 介紹OpenCV 4的基礎知識、基本圖像操作和機器學習基礎知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機森林、Boosting算法和支持向量機等機器學習算法與編程實戰；第9~10章，介紹神經網絡與深度神經網絡的基本原理與編程實戰，并提供了不同深度學習模型的部署示例代碼。 本書基本聚焦于機器學習在計算機視覺領域的應用，不要求讀者具有相應的知識背景，在必要時書中會介紹相關的基本概念。因此，本書既可以作為相關專業學生的實驗教材，也可以作為研究人員或工程技術人員的參考資料。
OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰 目錄
第1章 概述 1
1．1 OpenCV簡述 1
1．2 OpenCV的功能 1
1．3 OpenCV中的機器學習與深度神經網絡模塊 2
1．4 基本數據類型 2
1．4．1 數據類型概述 2
1．4．2 cv：：Vec類 3
1．4．3 cv：：Point類 6
1．4．4 cv：：Scalar類 8
1．4．5 cv：：Size類 9
1．4．6 cv：：Rect類 9
1．4．7 cv：：RotatedRect類 13
1．4．8 cv：：Mat類 14
1．4．9 基本矩陣運算 19
參考文獻 22
第2章 OpenCV在機器學習任務中的基本圖像操作 23
2．1 基本圖像操作 23
2．1．1 讀取、顯示和存儲圖像 23
2．1．2 顏色空間轉換 30
2．1．3 圖像的幾何變換 36
2．1．4 直方圖均衡化 49
2．1．5 標注文字和矩形框 57
2．2 基本視頻操作 60
2．2．1 讀取和播放視頻文件 61
2．2．2 處理視頻文件 62
2．2．3 存儲視頻文件 65
參考文獻 67
第3章 機器學習的基本原理與OpenCV機器學習模塊 69
3．1 機器學習的基本概念 69
3．1．1 機器學習的定義 69
3．1．2 機器學習的分類 70
3．2 機器學習的一般流程 73
3．2．1 機器學習流程 73
3．2．2 數據集 74
3．2．3 偏差與方差 77
3．2．4 評估分類器性能的方法 79
3．3 邏輯回歸分類示例 80
3．3．1 圖像數據與數據表示 81
3．3．2 邏輯回歸模型 82
3．3．3 邏輯回歸的損失函數 83
3．4 OpenCV支持的機器學習算法 84
3．4．1 機器學習模塊的結構 84
3．4．2 機器學習模塊中的算法 85
3．4．3 數據集準備 87
3．4．4 特征選擇 88
參考文獻 89
第4章 K-means和KNN 90
4．1 算法原理 90
4．1．1 K-means原理 90
4．1．2 KNN原理 92
4．2 OpenCV實現 95
4．2．1 K-means的實現 95
4．2．2 KNN的實現 97
4．3 應用示例 99
4．3．1 K-means聚類示例 99
4．3．2 KNN手寫數字識別示例 106
4．3．3 應用提示 112
參考文獻 113
第5章 決策樹 114
5．1 決策樹原理 114
5．1．1 決策樹的基本思想 114
5．1．2 決策樹的表示方法 114
5．1．3 *佳切分屬性的選擇 116
5．1．4 停止標準 123
5．1．5 剪枝 123
5．2 OpenCV實現 123
5．2．1 創建決策樹 123
5．2．2 訓練決策樹 126
5．2．3 使用決策樹預測 127
5．3 應用示例 129
5．3．1 蘑菇可食性分類 129
5．3．2 預測波士頓房價 135
5．3．3 應用提示 142
參考文獻 142
第6章 隨機森林 143
6．1 隨機森林原理 143
6．1．1 隨機森林的基本思想 143
6．1．2 Bagging算法 143
6．2 OpenCV實現 146
6．2．1 OpenCV中的隨機森林 146
6．2．2 創建隨機森林 147
6．2．3 訓練隨機森林 148
6．2．4 使用隨機森林預測 148
6．3 應用示例 148
6．3．1 蘑菇可食性分類 149
6．3．2 預測波士頓房價 153
6．3．3 應用提示 158
參考文獻 158
第7章 Boosting算法 159
7．1 Boosting算法原理 159
7．1．1 Boosting算法的基本思想 159
7．1．2 Boosting算法 159
7．1．3 AdaBoost算法 160
7．2 OpenCV實現 164
7．2．1 創建AdaBoost模型 164
7．2．2 訓練AdaBoost模型 166
7．2．3 使用AdaBoost模型預測 166
7．3 應用示例 166
7．3．1 蘑菇可食性分類 167
7．3．2 英文字母分類問題 169
7．3．3 應用提示 174
參考文獻 174
第8章 支持向量機 175
8．1 支持向量機原理 175
8．1．1 統計學習理論概述 175
8．1．2 線性SVM算法基本原理 179
8．1．3 非線性SVM算法的基本原理 190
8．1．4 SVM回歸算法的基本原理 192
8．1．5 SVM算法執行SRM準則的解釋 194
8．2 OpenCV實現 195
8．2．1 OpenCV中的SVM算法 195
8．2．2 創建SVM模型 197
8．2．3 訓練SVM模型 199
8．2．4 使用SVM模型預測 202
8．3 應用示例 203
8．3．1 使用HOG特征與SVM算法識別手寫數字 203
8．3．2 應用提示 213
參考文獻 214
第9章 神經網絡 215
9．1 神經網絡算法原理 215
9．1．1 神經網絡的結構與表示 216
9．1．2 單隱層前饋神經網絡 220
9．1．3 多隱層前饋神經網絡 222
9．1．4 梯度下降法 225
9．1．5 反向傳播算法 229
9．2 OpenCV實現 234
9．2．1 OpenCV中的MLP算法 234
9．2．2 創建MLP模型 235
9．2．3 訓練MLP模型 237
9．2．4 使用MLP模型預測 239
9．3 應用示例 239
9．3．1 使用神經網絡識別手寫數字 239
9．3．2 應用提示 251
參考文獻 251
第10章 深度神經網絡 252
10．1 卷積神經網絡的基本原理 253
10．1．1 卷積神經網絡的結構 254
10．1．2 卷積層 255
10．1．3 池化 262
10．1．4 Softmax層 263
10．1．5 CNN特征學習的過程 263
10．1．6 CNN特征學習的原理 266
10．2 OpenCV的DNN模塊 268
10．2．1 OpenCV支持的深度學習框架 269
10．2．2 支持的層類型 269
10．2．3 編譯支持GPU加速的OpenCV 269
10．2．4 DNN模塊的使用 274
10．3 應用示例 286
10．3．1 典型計算機視覺任務 286
10．3．2 使用GoogLeNet實現圖像分類 289
10．3．3 使用YOLOv4實現目標檢測 295
10．3．4 使用Mask R-CNN實現實例分割 306
10．3．5 使用GOTURN模型實現目標跟蹤 315
10．3．6 使用DB算法實現場景文本檢測 319
10．3．7 使用CRNN實現場景文本識別 327
10．3．8 應用提示 338
參考文獻 339
展開全部
OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰 作者簡介
朱斌，博士，國防科技大學副教授。長期從事計算機視覺與機器學習領域的教學與科研工作，主要研究方向為成像偵察與信息處理。主持國家自然科學基金、省自然科學基金各1項，主持或參與其他科研項目多項，其中，2項科研成果列裝，并獲軍隊科技進步二等獎2項，授權國家發明專利10余項。
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