«OpenCV от NemtyrevAI» – Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода
NemtyrevAI
Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. В четвертой главе мы рассмотрим способы усовершенствования методов обнаружения объектов, такие как использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных. В пятой главе мы обсудим приложения обнаружения объектов в различных областях, таких как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. В шестой и седьмой главе создадим приложения AI MEDIC для распознавания объектов.
NemtyrevAI
"OpenCV от NemtyrevAI" – Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода
Глава:1
Введение
Представляю вашему вниманию книгу "Обнаружение объектов в компьютерном зрении: методы, алгоритмы и приложения". В этой книге мы рассмотрим основные методы и алгоритмы обнаружения объектов в компьютерном зрении, которые используются в современных системах искусственного интеллекта.
Компьютерное зрение – это междисциплинарная область, которая объединяет знания из различных областей, таких как математика, информатика, физика и психология. Обнаружение объектов является одной из основных задач в компьютерном зрении, которая заключается в определении расположения и класса одного или нескольких объектов на изображении или видеопотоке.
В этой книге мы рассмотрим традиционные и современные подходы к обнаружению объектов, основанные на машинном обучении и глубоком обучении. Мы также рассмотрим практические упражнения и примеры кода на Python, которые помогут читателям понять основные концепции и применить их в реальных задачах.
Книга адресована студентам, исследователям и инженерам, интересующимся компьютерным зрением и машинным обучением. Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания в области обнаружения объектов в компьютерном зрении.
Автор книг, является экспертом компьютерного зрения и машинного обучения. Он имеет опыт работы в различных компаниях и организациях, занимающихся разработкой систем искусственного интеллекта. Так-же является автором нескольких научных статей и патентов в области компьютерного зрения и машинного обучения.
Надеемся, что эта книга будет интересна и полезна для вас, и поможет вам в вашей работе или учебе.
В этой книге представлены основные методы и алгоритмы обнаружения объектов в компьютерном зрении. Автор рассматривает традиционные и современные подходы, основанные на машинном обучении и глубоком обучении. Книга включает в себя практические упражнения и примеры кода на Python, которые помогут читателям понять основные концепции и применить их в реальных задачах. Книга адресована студентам, исследователям и инженерам, интересующимся компьютерным зрением и машинным обучением.
Коротко о главах
Глава 1: Введение в компьютерное зрение и обнаружение объектов
* Введение в компьютерное зрение и его применения
* Обзор основных задач компьютерного зрения, включая обнаружение объектов
* Введение в основные методы и алгоритмы обнаружения объектов
* Обзор основных областей применения обнаружения объектов в компьютерном зрении
Глава 2: Традиционные методы обнаружения объектов
* Обзор традиционных методов обнаружения объектов, таких как метод Хаара, метод гистограмм направленных градиентов (HOG) и метод деформируемых частей (DPM)
* Описание основных шагов, необходимых для обучения и использования традиционных методов обнаружения объектов
* Предоставление примеров кода на Python для реализации этих методов
Глава 3: Современные методы обнаружения объектов
* Обзор современных методов обнаружения объектов, основанных на машинном обучении и глубоком обучении
* Описание основных архитектур нейронных сетей, используемых для обнаружения объектов, таких как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO
* Предоставление примеров кода на Python для реализации этих методов
Глава 4: Усовершенствование методов обнаружения объектов
* Обсуждение способа улучшения производительности методов обнаружения объектов, включая использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных
* Описание основных методов выделения признаков и их применение в обнаружении объектов
* Предоставление примеров кода на Python для реализации этих методов
Глава 5: Приложения обнаружения объектов в компьютерном зрении
* Обзор основных областей применения обнаружения объектов в компьютерном зрении, включая автономное вождение, видеонаблюдение, медицинскую визуализацию, управление производством и робототехнику
* Предоставление примеров реальных приложений, которые используют обнаружение объектов для решения практических задач
Глава 6: Пример приложения AI MEDIC
* Обзор кодов выводов
Глава 7 Заключение и перспективы
* Обзор основных выводов, сделанных в книге
* Обсуждение открытых вопросов и будущих направлений исследований в области обнаружения объектов в компьютерном зрении
* Рекомендации по дальнейшему чтению и изучению темы
Компьютерное зрение (Computer Vision) – это междисциплинарная область исследований, которая занимается разработкой алгоритмов и систем для анализа и понимания изображений и видео. Она объединяет знания из области компьютерных наук, физики, матанализа, нейробиологии и когнитивной психологии. Связанная с созданием алгоритмов и систем, которые могут анализировать и интерпретировать визуальную информацию. Обнаружение объектов – одна из ключевых задач в компьютерном зрении, которая заключается в определении расположения и класса одного или нескольких объектов на изображении или видеопотоке.
История развития компьютерного зрения насчитывает более пятидесяти лет. Первые исследования в этой области были проведены в 1950-х и 1960-х годах. В это время были разработаны первые алгоритмы для распознавания символов и цифр на изображениях.
В 1966 году был создан первый сегментатор изображений, который позволил разделять изображение на отдельные объекты. В 1970-х годах были разработаны алгоритмы для обнаружения краев и границ объектов на изображениях.
В 1980-х годах компьютерное зрение стало более распространенным благодаря улучшению вычислительных мощностей и появлению первых коммерческих систем компьютерного зрения. В это время были разработаны алгоритмы для распознавания лиц, машин и других объектов.
В 1990-х годах появились первые системы компьютерного зрения, которые использовали глубокое обучение и искусственные нейронные сети. Эти системы позволили значительно улучшить качество обнаружения и распознавания объектов на изображениях.
В 2000-х годах появились первые системы компьютерного зрения, которые могли работать в реальном времени. Они были использованы в различных приложениях, таких как робототехника, видеонаблюдение и медицинская диагностика.
В последние годы компьютерное зрение стало одним из самых активно развивающихся направлений в области искусственного интеллекта. Современные системы компьютерного зрения могут распознавать объекты, понимать контекст, отслеживать движения и даже предсказывать будущие события. Они используются в различных приложениях, таких как самое управление, дополненная реальность, компьютерные игры и социальные сети.
Ключевые даты в развитии компьютерного зрения:
* 1959 – первая публикация по распознаванию символов на изображениях
* 1966 – создание первого сегментатора изображений
* 1970-е – разработка алгоритмов для обнаружения краев и границ объектов
