实用计算机视觉
这是发布的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。
关于这本书
在本书中，您将发现计算机视觉各个领域中最近提出的几种方法。 您将从设置适当的Python环境开始以在实际应用程序上工作。 这包括使用Anaconda设置诸如OpenCV，TensorFlow和Keras之类的库。 使用这些库，您将开始理解图像转换和过滤的概念。 您将找到有关功能检测器（例如FAST和ORB）的详细说明； 您将使用它们来查找外观相似的对象。
通过对卷积神经网络的介绍，您将学习如何使用Keras构建深层神经网络以及如何使用它对Fashion-MNIST数据集进行分类。 关于对象检测，您将学习使用TensorFlow实现简单的面部检测器的实现以及复杂的基于深度学习的对象检测器（如Faster R-CNN和SSD）的工作原理。 您将开始使用FCN模型进行语义分割，并使用Deep
