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王者歸來:OpenCV3使用Java開發手冊(增訂版)

王者歸來:OpenCV3使用Java開發手冊(增訂版)

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9789863796459
呂傑利
佳魁資訊
2018年4月30日
217.00  元
HK$ 173.6  






ISBN:9789863796459
  • 規格:平裝 / 624頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 增訂版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > Java/JavaScript











      Opencv 不但有趣而且是免費的視覺相關開發軟體,它能夠加速您學習影像處理、光學辨識、以及機器學習強大的預測能力,可激發您的想像力,以創造無限可能性。



    本書特色:



      ◎增訂版新增:深度學習、Opencv 與Web 整合再進化。

      ◎內容涵蓋機器學習、光學辨識、影像處理

      ◎具320多個範例,含2.x(2.4.13)、3.x(3.1、3.4.1)版

      ◎包含目前最夯最熱門的人工智慧:機器學習、光學辨識及影像處理。

      ◎全世界博碩士多以opencv做為論文的開發工具。

      ◎許多工作皆需要光學辨識技能,如Robot、自動辨識。

      ◎此書是全世界OpenCV書中以Java展示最多的範例,約320個

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    前言



    01 Java 概述、安裝及簡易教學

    1-1 Java 概述

    1-2 Java 安裝 ?? ?

    1-3 Eclipse 安裝

    1-4 GUI 設計工具WindowBuilder plugin

    1-5 在Eclipse 開發第一個Java 程式

    1-6 在Eclipse 開發第一個Java 視窗程式- 顯示影像

    1-7 在Eclipse 開發視窗程式-slider 控制元件

    1-8 在Eclipse 開發視窗程式- 按鈕控制元件

    1-9 好用的Eclipse 快捷鍵



    02 OpenCV 概述、安裝及設定

    2-1 OpenCV 概述

    2-2 關於OpenCV 3.0 及3.1

    2-3 使用Java 開發OpenCV 的缺點

    2-4 OpenCV 的下載及安裝

    2-5 在Eclipse 設定OpenCV 開發環境

    2-6 整合Java 之Eclipse 與OpenCV

    2-7 開發第一個OpenCV 程式

    2-8 建立矩陣



    03 OpenCV 基礎數學計算

    3-1 線性代數方面相關計算

    3-2 統計方面相關計算

    3-3 其他數學方面相關計算



    04 影像基本輸出輸入處理

    4-1 影像基本操作

    4-2 WebCAM 基本操作

    4-3 影片檔案讀入及撥放

    4-4 IPCAM 操作



    05 影像基本處理

    5-1 明暗度處理

    5-2 灰階處理

    5-3 影像相反處理

    5-4 模糊處理

    5-5 臨界值處理

    5-6 銳利化處理

    5-7 合併處理

    5-8 縮放處理

    5-9 旋轉處理

    5-10 扭曲處理

    5-11 對比處理

    5-12 綜合處理

    5-13 顏色空間

    5-14 堆疊處理

    5-15 馬賽克處理

    5-16 外框處理

    5-17 ROI 應用



    06 使用核矩陣進行影像處理

    6-1 Mean filter

    6-2 Prewitt filter

    6-3 Laplacian filter

    6-4 Sobel filter

    6-5 Frei Chenn filter

    6-6 Scharr filter

    6-7 Robinson filter

    6-8 Kirsch filter

    6-9 浮雕處理

    6-10 客制化filter

    6-11 SqrBox filter



    07 繪圖

    7-1 基礎幾何及文字繪圖

    7-2 直方圖統計

    7-3 填充處理

    7-4 綜合應用

    7-5 符號

    7-6 立體浮雕



    08 進階影像處理

    8-1 形態學變換

    8-2 Canny 邊緣檢測

    8-3 綜合應用

    8-4 分水嶺

    8-5 其他

    8-6 圓形變換



    09 強大相片類處理

    9-1 影像修復

    9-2 減色

    9-3 Denoising

    9-4 HDR

    9-5 Seamless Cloning 系列

    9-6 Non-Photorealistic Rendering 系列

    9-7 其它



    10 檢測

    10-1 線檢測

    10-2 圓檢測

    10-3 輪廓

    10-4 模板找尋

    10-5 凸包

    10-6 凸包缺陷

    10-7 顏色檢測

    10-8 綜合應用手指檢測

    10-9 Moments

    10-10 切線

    10-11 案例實作



    11 特徵點檢測

    11-1 Shi-Tomasi 角點檢測

    11-2 Harris-Stephens 邊緣檢測

    11-3 FeatureDetector

    11-4 棋盤格找尋

    11-5 矯正鏡頭畸形



    12 運動追蹤motion tracking

    12-1 簡單的運動追蹤

    12-2 HOG 行人檢測

    12-3 光流8.7.3 實驗程式

    12-4 MOG 及KNN 行人檢測

    12-5 MeanShift 及CamShift

    12-6 Kalman Filter

    12-7 其他

    13 Machine Learning 機器學習

    13-1 Haar+Adaboost

    13-2 建立ML 資料庫

    13-3 分類

    13-4 聚類



    9.1 Jumping Pong

    9.1.1 功能構思

    9.1.2 設計原理

    9.1.3 參考程式

    9.2 打地鼠遊戲機

    9.2.1 功能構思

    9.2.2 設計原理

    9.2.3 參考程式



    Chapter 10 控制類別開發

    10.1 藍牙控制智慧車

    10.1.1 功能構思

    10.1.2 設計原理

    10.1.3 參考程式

    10.2 可抓取機械手臂

    10.2.1 功能構思

    10.2.2 設計原理

    10.2.3 參考程式



    Chapter 11 互動類別開發

    11.1 虛擬爵士鼓

    11.1.1 功能構思

    11.1.2 設計原理

    11.1.3 參考程式

    11.2 觸控按鍵互動設計

    11.2.1 功能構思

    11.2.2 設計原理

    11.2.3 參考程式



    Chapter 12 物聯網開發

    12.1 植物生長幫手

    12.1.1 功能構思

    12.1.2 設計原理

    12.1.3 參考程式

    12.2 環境資訊擷取系統

    12.2.1 功能構思

    12.2.2 設計原理

    12.2.3 參考程式

    12.3 家居燈光控制系統

    12.3.1 功能構思

    12.3.2 設計原理

    12.3.3 參考程式



    Chapter 13 智慧農業設計與開發

    13.1 簡介

    13.2 系統邏輯結構圖

    13.3 開發板選型

    13.3.1 開發板簡介

    13.3.2 參考程式

    13.4 感知層的設計

    13.4.1 流程圖

    13.4.2 Arduino 的GET、POST 程式

    13.5 平台層的設計

    14 其它功能與整合效果

    14-1 傅立葉轉換

    14-2 視差

    14-3 虛擬鋼琴

    14-4 Subdiv2D

    15 發行Java 應用程式

    16 Opencv 與Web 整合

    範例16-1-1 網頁版Hello Opencv

    範例16-1-2 利用opencv 顯示影像

    範例16-1-3 在Web 上模糊處理

    範例16-1-4 jsp 應用模糊處理



    附錄A Opencv Mat 資料結構列表

    附錄B Opencv 色彩空間轉換資料格式列表

    附錄C Iris 鳶尾花數據集

    附錄D Opencv for Java 2.4.X 與3.1 差異

    附錄E Opencv 相關網址

    附錄F 如何使用本書範例及相關圖片 ?

    附錄G 深度學習

    附錄H Opencv 與Web 整合再進化

    附錄I 其他

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    增訂版序



      就在筆者初作出版經過一年後,不只資訊界,各行各業最紅的話題就是人工智慧,也觸發各產官學界興起AI 運動,而當今AI 最重要領域:機器學習及深度學習等相關技術、軟體發行百家爭鳴,絡繹不絕,對岸甚至制定人工智能標準化白皮書,python 納入小學課綱等。



      歷史上類神經網路三起三落,加上大數據, Geoffrey Hinton 教授努力及AlphaGo戰勝人類等諸多因素,湊合天時地利人和時機,造就現今「人工智慧」的文藝復興運動。



      筆者記得20 多年前web 興起都沒有現在這麼熱絡,真是令人熱血、興奮不已的時代。2017 年是AI 元年,雖然目前大部分技術僅至於弱AI 程度,但筆者相信不久眾多弱AI 協同及演算法增進,量子電腦突破,令人驚艷的強AI 一定離你我不遠了,爾後相信會聽到、看到更多AI 改善人類生活。


    呂傑利




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