только для медицинских специалистов

Раздел 9 / 16

Страница 21 / 30

Глава 8. Классификация изображений по содержанию

/

Режим прокрутки

На первую страницу

На предыдущую главу

На предыдущую страницу

На следующую страницу

На следующую главу

На последнюю страницу

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На предыдущую страницу

На следующую страницу

На следующую главу

На последнюю страницу

Скачать приложение

Программирование компьютерного зрения на языке Python

Оглавление

Предисловие +

Глава 1. Основы обработки изображений +

Глава 2. Локальные дескрипторы изображений +

Глава 3. Преобразования изображений +

Глава 4. Модели камер и дополненная реальность +

Глава 5. Многовидовая геометрия +

Глава 6. Кластеризация изображений +

Глава 7. Поиск изображений +

Глава 8. Классификация изображений по содержанию -

8.1. Метод k ближайших соседей

Простой двумерный пример

Плотные SIFT-дескрипторы в качестве признаков изображения

Классификация изображений - распознавание жестов

8.2. Байесовский классификатор

Использование метода главных компонент для понижения размерности

8.3. Метод опорных векторов

Использование библиотеки LibSVM

И снова о распознавании жестов

8.4. Оптическое распознавание символов

Обучение классификатора

Отбор признаков

Выделение клеток и распознавание символов

Выпрямление изображений

Упражнения

Глава 9. Сегментация изображений +

Глава 10. OpenCV +

Приложение А. Установка пакетов +

Приложение Б. Наборы изображений +

Приложение В. Благодарности авторам изображений +

Литература

Предметный указатель