Программирование компьютерного зрения на языке Python

Содержание книги "Программирование компьютерного зрения на языке Python "

Предисловие
Требования к читателю и структура книги
Необходимые знания и навыки
Чему вы научитесь
Структура книги
Введение в компьютерное зрение
Python и NumPy
Обозначения и графические выделения
О примерах кода
Как с нами связаться
Благодарности
Об авторе
Глава 1. Основы обработки изображений
1.1. PIL – библиотека Python Imaging Library
1.2. Библиотека Matplotlib
1.3. Пакет NumPy
1.4. Пакет SciPy
1.5. Более сложный пример: очистка изображения от шумов
Упражнения
Соглашения в примерах кода
Глава 2. Локальные дескрипторы изображений
2.1. Детектор углов Харриса
2.2. SIFT – масштабно-инвариантное преобразование признаков
2.3. Сопоставление изображений с геометками
Упражнения
Глава 3. Преобразования изображений
3.1. Гомографии
3.2. Деформирование изображений
3.3. Создание панорам
Упражнения
Глава 4. Модели камер и дополненная реальность
4.1. Модель камеры с точечной диафрагмой
4.2. Калибровка камеры
4.3. Оценивание положения по плоскостям и маркерам
4.4. Дополненная реальность
Упражнения
Глава 5. Многовидовая геометрия
5.1. Эпиполярная геометрия
5.2. Вычисления, относящиеся к камерам и трехмерной структуре
5.3. Многовидовая реконструкция
5.4. Стереоизображения
Упражнения
Глава 6. Кластеризация изображений
6.1. Кластеризация методом K средних
6.2. Иерархическая кластеризация
6.3. Спектральная кластеризация
Упражнения
Глава 7. Поиск изображений
7.1. Поиск изображений по содержанию
7.2. Визуальные слова
7.3. Индексирование изображений
7.4. Поиск изображений в базе данных
7.5. Ранжирование результатов с применением геометрических соображений
7.6. Создание демонстраций и веб-приложений
Упражнения
Глава 8. Классификация изображений по содержанию
8.1. Метод k ближайших соседей
8.2. Байесовский классификатор
8.3. Метод опорных векторов
8.4. Оптическое распознавание символов
Упражнения
Глава 9. Сегментация изображений
9.1. Разрезание графов
9.2. Сегментация с применением кластеризации
9.3. Вариационные методы
Упражнения
Глава 10. OpenCV
10.1. Интерфейс между OpenCV и Python
10.2. Основы OpenCV
10.3. Обработка видео
10.4. Трассировка
10.5. Другие примеры
Упражнения
Приложение А. Установка пакетов
А.1. NumPy и SciPy
А.2. Matplotlib
А.3. PIL
А.4. LibSVM
А.5. OpenCV
А.6. VLFeat
А.7. PyGame
А.8. PyOpenGL
А.9. Pydot
А.10. Python-graph
А.11. Simplejson
А.12. PySQLite
А.13. CherryPy
Приложение Б. Наборы изображений
Б.1. Flickr
Б.2. Panoramio
Б.3. Оксфордская группа Visual Geometry
Б.4. Эталонные изображения для распознавания Кентуккийского университета
Б.5. Другие наборы
Приложение В. Благодарности авторам изображений
В.1. Изображения с сайта Flickr
В.2. Прочие изображения
В.3. Иллюстрации
Литература
Предметный указатель