Gary Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授,也是Willow Garage公司机器人学研究协会的资深科学家。
Adrian Kaehler博士,Applied Minds公司的资深科学家,从事机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人学方面的研究。
作者从与Sebastian Thrun研发Stanley以及与Andrew Ng研究Stair开始。 这本书的内容有点过时,不过对于了解opencv的起源和基本架构还是很有帮助的。 IPP库的应用,说明起初的opencv更加偏向底层 在所有资料里,这本书对于图像处理基本算法的分析解释应该是最简明最清楚的 p273 ...
评分"Because we are nice people and like our code to be readable and easy to understand, we adopt the convention of adding a leading g_ to any global variable. " Funny as it goes, the book is a practical & followable handbook for first opencv learners. Beside...
评分本书充满了丰富的应用OpenCV编程的例子,对于OpenCV库函数的介绍也大多是通过例子的方式完成的。可以说,这样厚厚的一本书,对于OpenCV 1.0中的几乎所有的库函数均有所涉及。我认为,与传统的手册型Manual具有不同的风格,该书更像是一个OpenCV的工作人员在叙说整个OpenCV的方...
评分说实话 国内外目前比较好的 值得深入一读的书籍不多,此书值得深入读下去,不仅涉及到我所研究的图像图形,还有视频类的处理。opencv里很多代码都是基于C的,比较好懂,而且图像视频从感官上来说是一个容易吸引人的领域,从学术角度讲,有理论有理论,有实践有实践,是标准的工...
评分这本《学习OpenCV》是O’Reilly出品于2008年,旋即由刘瑞祯和于仕琪在国内翻译出版。 相比国人介绍函数使用方法的书,《学习OpenCV》的着眼点则更多的回到图形图像,配合专业基础的脉络来介绍OpenCV。 作为基础教程,那类似于Hello World是一定要的,而一本书的好坏,从Hello...
三维重建真的很难,用神经网络的方法就更难了。 终于读完了!好难,后期还需要一边看视频一边码代码来熟悉。一本中规中矩的软件书,不过体系还是很完整。
评分学习opencv的同时也回顾图像处理的知识
评分学习opencv的同时也回顾图像处理的知识
评分三维重建真的很难,用神经网络的方法就更难了。 终于读完了!好难,后期还需要一边看视频一边码代码来熟悉。一本中规中矩的软件书,不过体系还是很完整。
评分三维重建真的很难,用神经网络的方法就更难了。 终于读完了!好难,后期还需要一边看视频一边码代码来熟悉。一本中规中矩的软件书,不过体系还是很完整。
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