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Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 3 en C++ (Windows, Linux, Raspberry)
Ce livre explique comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes : traitement, analyse et reconstitution d'images, stéréovision, reconnaissance de caractères, reconnaissance faciale et machine learning. Centré sur la pratique, il vous introduit à ses principales fonctionnalités au travers de l'étude de neuf cas. Les deux premiers permettent de se familiariser avec OpenCV 3 et son implémentation en C++ (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation).
Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV. Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras. Sommaire : 1. Pour commencer 2.
Écran de contrôle de caméra vidéo - Gestion des processus légers 3. Oil painting : parallélisation d'une tâche 4. Segmentation d'images 5. Réaliser une caméra panoramique 6. Calibrage d'images et stéréovision 7. Structure 3D à partir du mouvement 8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract 9. Reconnaissance faciale 10. Apprentissage automatique - Machine Learning Memento d'OpenCV Bibliographie
Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV. Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras. Sommaire : 1. Pour commencer 2.
Écran de contrôle de caméra vidéo - Gestion des processus légers 3. Oil painting : parallélisation d'une tâche 4. Segmentation d'images 5. Réaliser une caméra panoramique 6. Calibrage d'images et stéréovision 7. Structure 3D à partir du mouvement 8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract 9. Reconnaissance faciale 10. Apprentissage automatique - Machine Learning Memento d'OpenCV Bibliographie
Ce livre explique comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes : traitement, analyse et reconstitution d'images, stéréovision, reconnaissance de caractères, reconnaissance faciale et machine learning. Centré sur la pratique, il vous introduit à ses principales fonctionnalités au travers de l'étude de neuf cas. Les deux premiers permettent de se familiariser avec OpenCV 3 et son implémentation en C++ (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation).
Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV. Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras. Sommaire : 1. Pour commencer 2.
Écran de contrôle de caméra vidéo - Gestion des processus légers 3. Oil painting : parallélisation d'une tâche 4. Segmentation d'images 5. Réaliser une caméra panoramique 6. Calibrage d'images et stéréovision 7. Structure 3D à partir du mouvement 8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract 9. Reconnaissance faciale 10. Apprentissage automatique - Machine Learning Memento d'OpenCV Bibliographie
Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, visualisation 3D, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV. Les exemples sont écrits en C++ avec la version 3.3.0 d'OpenCV (et opencv_contrib) et peuvent être déployés sur Windows, Linux et Raspberry. Certains nécessitent d'avoir au moins deux caméras. Sommaire : 1. Pour commencer 2.
Écran de contrôle de caméra vidéo - Gestion des processus légers 3. Oil painting : parallélisation d'une tâche 4. Segmentation d'images 5. Réaliser une caméra panoramique 6. Calibrage d'images et stéréovision 7. Structure 3D à partir du mouvement 8. Reconnaissance de caractères avec Tesseract 9. Reconnaissance faciale 10. Apprentissage automatique - Machine Learning Memento d'OpenCV Bibliographie
