计算机视觉开发实战——基于OpenCV--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

编辑推荐

1. 内容简单、易学，简化理论，重视实践。 2. 适合零基础读者，没有编程基础也可以。 3. 案例丰富，每章都有十几个实例。 4. 基于Python+OpenCV平台实现。

内容简介

本书以实践为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了使用Python与OpenCV进行计算机视觉实践的基本知识和具体方法。本书旨在为各种背景的读者提供通向计算机视觉世界的路径，从零基础的初学者到有编程经验的开发者都能够受益。其中，第1章介绍了人工智能的历史与发展，第2章提供了Python编程的基础，而第3章至第9章详细介绍了OpenCV的安装、配置和应用，帮助读者构建坚实的计算机视觉基础。最后，第10章为实例练习，巩固了所学知识，可以作为课堂和课后作业的良好补充。本书作为普通高等院校计算机科学、人工智能、数学等专业相关课程的材。学习本书无需前置知识。本书也可作为所有专业学生了解计算机视觉与编程地参考书。

作者简介

郭佳 [个人经历] 华中科技大学软件工程专业硕士，日本法政大学信息科学专业硕士、博士，日本京都大学特任研究员、特任助理教授。SCI期刊Applied Intelligence， Complex & intelligent systems 审稿人 [研究方向] 人工智能、进化计算、神经网络。 [学术成果] 近年来在SCI、EI期刊上发表多篇论文，多次参与进化计算领域会议。 [主要荣誉] 2017年1月，在国际会议 International Symposium on Artificial Life and Robotics 上获得青年作者奖（Young Author Award）

第1章认识人工智能 1
1.1 人工智能概述 2
1.2 计算机视觉概述 3
1.3 R-CNN系列算法 5
1.3.1 R-CNN算法 5
1.3.2 Fast R-CNN算法 7
1.3.3 Faster R-CNN算法 8
1.4 残差网络 10
1.4.1 ResNet概述 10
1.4.2 ResNet背景 10
1.4.3 ResNet核心内容 11
1.4.4 ResNet结构 13
1.5 YOLO 19
1.5.1 YOLOv1 19
1.5.2 YOLOv2 21
1.5.3 YOLOv3 23
1.5.4 YOLOv4 24
1.5.5 YOLOv5 28
1.6 本章小结 29
1.7 习题 30
……

计算机视觉开发实战——基于OpenCV

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