実践 コンピュータビジョン

出版日
ページ数
288
実践 コンピュータビジョン
ISBN10
4873116074
ISBN13
978-4873116075
目次
訳者まえがき まえがき 1章 基本的な画像処理 1.1 PIL 1.2 Matplotlib 1.3 NumPy 1.4 SciPy 1.5 高度な例:画像のノイズ除去 1.6 演習問題 2章 画像の局所記述子 2.1 Harris コーナー検出器 2.2 SIFT 2.3 ジオタグ付きの画像を対応づける 2.4 演習問題 3章 画像間の写像 3.1 ホモグラフィー 3.2 画像の変形 3.3 パノラマの作成 3.4 演習問題 4章 カメラモデルと拡張現実感 4.1 ピンホールカメラモデル 4.2 カメラキャリブレーション 4.3 平面とマーカーを使った姿勢推定 4.4 拡張現実感 4.5 演習問題 5章 多視点幾何 5.1 エピポーラ幾何 5.2 カメラと 3D 構造を使った計算 5.3 多視点による復元 5.4 ステレオ画像 5.5 演習問題 6章 画像のクラスタリング 6.1 k 平均クラスタリング法 6.2 階層クラスタリング 6.3 スペクトラルクラスタリング 6.4 演習問題 7章 画像検索 7.1 内容に基づく画像検索 7.2 ビジュアルワード 7.3 画像にインデクスを付ける 7.4 データベースの画像を検索する 7.5 配置を用いて結果をランキングする 7.6 デモ用 Web アプリを作る 7.7 演習問題 8章 画像認識 8.1 k 近傍法 8.2 ベイズ分類器 8.3 サポートベクターマシン 8.4 光学文字認識 8.5 演習問題 9章 画像の領域分割 9.1 グラフカット 9.2 クラスタリングを用いた領域分割 9.3 変分法 9.4 演習問題 10章 OpenCV 10.1 OpenCV Python インタフェース 10.2 OpenCV の基本 10.3 動画の処理 10.4 追跡 10.5 他のサンプル 10.6 演習問題 付録A パッケージのインストール方法 A.1 NumPy と SciPy A.2 Matplotlib A.3 PIL A.4 LibSVM A.5 OpenCV A.6 VLFeat A.7 PyGame A.8 PyOpenGL A.9 Pydot A.10 python-graph A.11 simplejson A.12 PySQLite A.13 CherryPy 付録B 画像のデータセット B.1 Flickr B.2 Panoramio B.3 オックスフォード大学の視覚幾何学グループ B.4 ケンタッキー大学の認識ベンチマーク画像 B.5 その他 付録C 画像の出典 C.1 Flickr からの画像 C.2 その他の画像 C.3 イラスト 参考文献 索引
紹介( powered by openBD

コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython2.7で書かれています。