学习OpenCV 4：基于Python的算法实战
作者: 朱斌13.09万字8人 正在读
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目录 (134章)
倒序
正文
第1章概述第1章概述-1.1OpenCV简述第1章概述-1.2OpenCV的功能第1章概述-1.3OpenCV中的机器学习与深度神经网络模块1.4.1数据类型概述1.4.2cv::Vec类1.4.3cv::Point类1.4.4cv::Scalar类1.4.5cv::Size类1.4.6cv::Rect类1.4.7cv::RotatedRect类1.4.8cv::Mat类1.4.9基本矩阵运算第2章OpenCV在机器学习任务中的基本图像操作第2章OpenCV在机器学习任务中的基本图像操作-2.1基本图像操作2.1.1读取、显示和存储图像2.1.2颜色空间转换2.1.3图像的几何变换2.1.4直方图均衡化2.1.5标注文字和矩形框第2章OpenCV在机器学习任务中的基本图像操作-2.2基本视频操作2.2.1读取和播放视频文件2.2.2处理视频文件2.2.3存储视频文件第3章机器学习的基本原理与OpenCV机器学习模块3.1.1机器学习的定义3.1.2机器学习的分类3.2.1机器学习流程3.2.2数据集3.2.3偏差与方差3.2.4评估分类器性能的方法第3章机器学习的基本原理与OpenCV机器学习模块-3.3逻辑回归分类示例3.3.1图像数据与数据表示3.3.2逻辑回归模型3.3.3逻辑回归的损失函数第3章机器学习的基本原理与OpenCV机器学习模块-3.4OpenCV支持的机器学习算法3.4.1机器学习模块的结构3.4.2机器学习模块中的算法3.4.3数据集准备3.4.4特征选择第4章K-means和KNN4.1.1K-means原理4.1.2KNN原理4.2.1K-means的实现4.2.2KNN的实现4.3.1K-means聚类示例4.3.2KNN手写数字识别示例4.3.3应用提示第5章决策树5.1.1决策树的基本思想5.1.2决策树的表示方法5.1.3最佳切分属性的选择5.1.4停止标准5.1.5剪枝5.2.1创建决策树5.2.2训练决策树5.2.3使用决策树预测第5章决策树-5.3应用示例5.3.1蘑菇可食性分类5.3.2预测波士顿房价5.3.3应用提示第6章随机森林6.1.1随机森林的基本思想6.1.2Bagging算法6.2.1OpenCV中的随机森林6.2.2创建随机森林6.2.3训练随机森林6.2.4使用随机森林预测第6章随机森林-6.3应用示例6.3.1蘑菇可食性分类6.3.2预测波士顿房价6.3.3应用提示第7章Boosting算法7.1.1Boosting算法的基本思想7.1.2Boosting算法的学习流程7.1.3AdaBoost算法第7章Boosting算法-7.2OpenCV实现7.2.1创建AdaBoost模型7.2.2训练AdaBoost模型7.2.3使用AdaBoost模型预测第7章Boosting算法-7.3应用示例7.3.1蘑菇可食性分类7.3.2英文字母分类问题7.3.3应用提示第8章支持向量机第8章支持向量机-8.1支持向量机原理8.1.1统计学习理论概述8.1.2线性SVM算法的基本原理(1)8.1.2线性SVM算法的基本原理(2)8.1.3非线性SVM算法的基本原理8.1.4SVM回归算法的基本原理8.1.5SVM算法执行SRM准则的解释8.2.1OpenCV中的SVM算法8.2.2创建SVM模型8.2.3训练SVM模型8.2.4使用SVM模型预测8.3.1使用HOG特征与SVM算法识别手写数字8.3.2应用提示第9章神经网络第9章神经网络-9.1神经网络原理9.1.1神经网络的结构与表示9.1.2单隐层前馈神经网络9.1.3多隐层前馈神经网络9.1.4梯度下降法9.1.5反向传播算法9.2.1OpenCV中的MLP算法9.2.2创建MLP模型9.2.3训练MLP模型9.2.4使用MLP模型预测9.3.1使用神经网络识别手写数字9.3.2应用提示第10章深度神经网络第10章深度神经网络-10.1卷积神经网络的基本原理10.1.1卷积神经网络的结构10.1.2卷积层10.1.3池化层10.1.4Softmax层10.1.5CNN特征学习的过程10.1.6CNN特征学习的原理第10章深度神经网络-10.2OpenCV的DNN模块10.2.1OpenCV支持的深度学习框架10.2.2支持的层类型10.2.3编译支持GPU加速的OpenCV10.2.4DNN模块的使用(1)10.2.4DNN模块的使用(2)第10章深度神经网络-10.3应用示例10.3.1典型计算机视觉任务10.3.2使用GoogLeNet实现图像分类10.3.3使用YOLOv4实现目标检测10.3.4使用MaskR-CNN实现实例分割10.3.5使用GOTURN实现目标跟踪10.3.6使用DB算法实现场景文本检测10.3.7使用CRNN实现场景文本识别10.3.8应用提示
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