- EAN13
- 9782822707947
- ISBN
- 978-2-8227-0794-7
- Éditeur
- D-BOOKER
- Date de publication
- 03/01/2020
- Collection
- INFORMATIQUE PR
- Nombre de pages
- 240
- Dimensions
- 21 x 14,7 x 1,3 cm
- Poids
- 318 g
- Langue
- français
- Fiches UNIMARC
- S'identifier
Traitement d'images et de vidéo avec OpenCV 4 - en Python (Windows, Linux, Raspberry)
Laurent Berger
D-Booker
Informatique Pr
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Ce livre montre par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes. Il part du présupposé que le lecteur sait programmer en Python et qu'il s'y connaît un minimum en matière de traitement d'images. Centré sur la pratique, il introduit aux principales fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de huit cas. Le premier permet de se familiariser avec la librairie et son implémentation en Python (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, apprentissage automatique, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV.
Ce livre montre par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes. Il part du présupposé que le lecteur sait programmer en Python et qu'il s'y connaît un minimum en matière de traitement d'images. Centré sur la pratique, il introduit aux principales fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de huit cas. Le premier permet de se familiariser avec la librairie et son implémentation en Python (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, apprentissage automatique, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV
Ce livre montre par l'exemple comment utiliser la librairie OpenCV dans ses applications les plus courantes. Il part du présupposé que le lecteur sait programmer en Python et qu'il s'y connaît un minimum en matière de traitement d'images. Centré sur la pratique, il introduit aux principales fonctionnalités d'OpenCV au travers de l'étude de huit cas. Le premier permet de se familiariser avec la librairie et son implémentation en Python (acquisition à partir de plusieurs caméras, gestion des threads, optimisation). Les sept autres sont relativement indépendants et exposent les fonctions majeures (segmentation, panoramique, calibrage, apprentissage automatique, etc.) disponibles dans les modules d'OpenCV
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