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Augmented Reality und Computer Vision Wie AR-Anwendungen die reale Welt verstehen, um virtuelle Objekte nahtlos zu integrieren
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- Nombre de pages300
- FormatePub
- ISBN8259606616
- EAN9798259606616
- Date de parution04/07/2026
- Protection num.pas de protection
- Taille696 Ko
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurChiify
Résumé
Was passiert in deinem Code, wenn ein virtueller Kaffeebecher auf einem echten Schreibtisch stehen bleibt - und nicht durch die Tischplatte fällt?
Dieses Buch liefert die Antwort. Keine oberflächlichen Tutorials, keine Blackbox-Frameworks. Hier lernst du, wie Augmented Reality wirklich funktioniert: von der Kamerakalibrierung über Feature-Tracking und SLAM bis zur Integration neuronaler Netze in eine durchgängige AR-Pipeline.
Alles in Python, alles ausführbar auf deinem Laptop. Du wirst: Verstehen, warum ein AR-Objekt driftet - und wie du die Pose-Schätzung mit robusten Algorithmen stabilisierst Eine 3D-Karte deiner Umgebung bauen, ohne teure Hardware: nur Webcam, Python und OpenCV Deep-Learning-Modelle für Objekterkennung nahtlos in Echtzeit-Pipelines einbinden - nicht als isolierte Skripte, sondern als produktionsreife Komponenten Die Architektur hinter ARCore und ARKit nachvollziehen, statt sie blind zu importieren Jedes Kapitel ist code-zentriert, getestet unter Python 3.10+ und konzipiert für handelsübliche Hardware.
Kein HoloLens, kein LiDAR nötig. Die Prinzipien übertragen sich auf jede Plattform. Wenn du Python beherrschst und wissen willst, wie Computer Vision und AR zusammenspielen - nicht als Zauberei, sondern als System aus mathematischen Bausteinen, die du selbst zusammensetzen kannst - ist dieses Buch dein nächster Schritt. Hol dir jetzt die Architektur, die zwischen einem Prototyp und einer stabilen AR-Anwendung entscheidet.
Alles in Python, alles ausführbar auf deinem Laptop. Du wirst: Verstehen, warum ein AR-Objekt driftet - und wie du die Pose-Schätzung mit robusten Algorithmen stabilisierst Eine 3D-Karte deiner Umgebung bauen, ohne teure Hardware: nur Webcam, Python und OpenCV Deep-Learning-Modelle für Objekterkennung nahtlos in Echtzeit-Pipelines einbinden - nicht als isolierte Skripte, sondern als produktionsreife Komponenten Die Architektur hinter ARCore und ARKit nachvollziehen, statt sie blind zu importieren Jedes Kapitel ist code-zentriert, getestet unter Python 3.10+ und konzipiert für handelsübliche Hardware.
Kein HoloLens, kein LiDAR nötig. Die Prinzipien übertragen sich auf jede Plattform. Wenn du Python beherrschst und wissen willst, wie Computer Vision und AR zusammenspielen - nicht als Zauberei, sondern als System aus mathematischen Bausteinen, die du selbst zusammensetzen kannst - ist dieses Buch dein nächster Schritt. Hol dir jetzt die Architektur, die zwischen einem Prototyp und einer stabilen AR-Anwendung entscheidet.








