元旦贈書 | 18本紙質書:OpenCV、Python和機器學習,總有一本適合你

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送福利

聖誕的時候送的三本書已經發出,而且其中的兩人已經收到,路途較遠的那個還在路上。當時主頁君原話是這樣的:

由於準備倉促,此次贈書數量不多,不過以後還有機會,主頁君會為大家多多爭取。大家一起努力,大家越給力,主頁君越有底氣。

是的,上次送了三本,但是大家很不過癮,主頁君說了會為大家多多爭取的!這次主頁君蒙電子工業出版社贊助,為大家準備了6個三本:包含OpenCV類書籍四本,機器學習類書籍兩本,每本書送出三份,一共十八個名額。這六種書籍都是乾貨滿滿的書籍,而且都是根據大家的需求挑出來的,力求符合大家需要的書籍。這六種書分別是:

  • 《OpenCV3編程入門》
  • 《OpenCV演算法精解:基於Python與C++》
  • 《OpenCV編程案例詳解》
  • 《OpenCV圖像處理編程實例》
  • 《機器學習——Python實踐》
  • 《機器學習之路——Caffe、Keras、scikit-learn實戰》

非常符合大家的需求有木有?!

本次神經網路系列一共六篇,每篇送出一種書,三本。本文介紹下六本書,讓大家先認識一下。

OpenCV3編程入門

主頁君書評

毛星雲大神的《OpenCV3編程入門》。這本書就在我桌上放著(之後的兩本也在我桌上放著,我桌上同時還有幾本這裡沒有的幾本OpenCV書籍),是我當年學習OpenCV的入門書,也是我最近仍經常翻看當文檔查的一本書。這本書非常適合有一定C++基礎的人入門OpenCV,講解非常細緻,從安裝到各種圖像處理基礎到特徵提取等,非常細緻,而且對於OpenCV2與OpenCV3的變化也都給出了不同的代碼。這是我最推薦入門的一本書,適合入門,也適合作為文檔查閱,所以放在第一篇介紹。我覺得學習OpenCV的人大部分應該都見過或者手頭就有這本書。長下面這樣:

書籍簡介

OpenCV在計算機視覺領域扮演著重要的角色。作為一個基於開源發行的跨平台計算機視覺庫,OpenCV實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用演算法。《OpenCV3編程入門》以當前最新版本的OpenCV最常用最核心的組件模塊為索引,深入淺出地介紹了OpenCV2和OpenCV3中的強大功能、性能,以及新特性。

書本配套的OpenCV2和OpenCV3雙版本的示例代碼包中,含有總計兩百多個詳細注釋的程序源代碼與思路說明。讀者可以按圖索驥,按技術方向進行快速上手和深入學習。

適用讀者

  • 研究計算機視覺以及相關領域的在校學生和老師。
  • 初次接觸OpenCV但有一定C/C++編程基礎的研究人員。
  • 想快速了解並上手OpenCV2、OpenCV3編程的計算機視覺領域的專業人員。
  • 圖像處理、計算機視覺領域的業餘愛好者。
  • 開源項目愛好者。

OpenCV演算法精解:基於Python與C++

主頁君書評

這是一本新書,今年剛出沒多久。電工社王靜編輯送了我一本。這本書適合用來學習OpenCV,也適合學習圖像處理的基礎,理論與實踐並重,並且提供了C++和Python兩種語言的實現。懂任何一種語言都可以看這本書。其實我覺得,更適合有C++基礎的人在學習圖像處理的同時學習Python用。我學習Python的時候就是這麼乾的,寫完一個C++的圖像處理程序,用Python再寫一遍,寫的時候遇到問題解決問題的過程就是學習的過程。這本書是下面這樣:

書籍簡介

《OpenCV演算法精解:基於Python與C++》是以OpenCV 為工具學習數字圖像處理的入門書。內容由淺入深,每一章都採用闡述基本概念、數學原理、C++ 實現、Python 實現相結合的方法,使初學者循序漸進地掌握數字圖像處理技術。本書既注重基本的概念理論及數學原理,也注重其代碼實現及實際應用,力求幫助讀者全面系統地掌握圖像演算法的基本技術,同時為掌握OpenCV 打下良好的基礎。

適用讀者

《OpenCV演算法精解:基於Python與C++》適合入門圖像處理和計算機視覺領域的初學者閱讀,要求讀者具備一定的C++ 或Python 編程基礎。

OpenCV編程案例詳解

主頁君書評

這本書也是電工社王靜編輯贈送的。是一本以案例為導向的書籍。適合看完前兩本之後提高來用。而且大部分數據都是直接進行圖像處理,這本書的內容再圖像處理的時候是有界面的,用了非常好用的Qt,所以變成的時候看到的不只是乾巴巴的黑窗口輸出信息了。本書的例子由淺入深,從最開始的翻轉縮放濾波邊緣檢測等,慢慢地到加密系統、手寫數字識別系統、圖像檢索系統等。適合學習了OpenCV和圖像處理的基礎知識,作為實踐項目練手。

書籍簡介

《OpenCV編程案例詳解》以實例介紹了如何使用OpenCV構建計算機視覺系統,《OpenCV編程案例詳解》的系統主要包括常用函數介紹類系統和應用類系統兩類。

常用函數介紹類系統以介紹函數的使用為主。在這類系統中主要介紹了常用OpenCV函數的使用方法,並對這些函數進行了不同形式的參數調用。

應用類系統嘗試解決一些實際問題,用最簡單的方法實現一個學習系統,讓讀者能夠了解該類系統的主要演算法、解決問題的基本思路,同時能夠更深入地了解如何更好地使用OpenCV處理實際問題。

《OpenCV編程案例詳解》各章的內容相對獨立,因此不需要按照順序從第1章開始閱讀,讀者可以自由選擇自己感興趣的內容來學習。《OpenCV編程案例詳解》中的全部系統均以當前的最新版本OpenCV3.0版本進行介紹。《OpenCV編程案例詳解》在處理問題時,盡量屏蔽了無關的細節,即將OpenCV作為一個黑盒來使用。

適用讀者

《OpenCV編程案例詳解》能夠為在校學生、教師、入門者、專業人員、愛好者等不同身份的讀者提供參考。


以下書籍主頁君就沒看過了,所以木有「主頁君書評」。

OpenCV圖像處理編程實例

書籍簡介

《OpenCV圖像處理編程實例》以OpenCV開源庫為基礎實現圖像處理領域的很多通用演算法,並結合當今圖像處理領域前沿技術,對多個典型工程實例進行講解及實現。全書內容覆蓋面廣,由基礎到進階,各個技術點均提供詳細的代碼實現,以幫助讀者快速上手和深入學習。

《OpenCV圖像處理編程實例》內容共三個部分,其中1~2章為基礎篇,3~6章為進階篇,7~9章為高級篇。第一部分基礎篇主要介紹OpenCV開發基礎的相關知識,讓讀者熟悉圖像處理開發環境以及簡單的圖像處理操作;第二部分進階篇主要介紹圖像處理技術,包括灰度變換技術、平滑技術、邊緣檢測及形態學技術;第三部分高級篇主要介紹圖像應用技術,包括圖像分割技術、特徵分析和複雜視頻處理技術。進階篇與高級篇的每章末節均提供了與本章內容相關的應用實例,意在讓讀者更好理解知識點,進而有效地進行圖像處理開發。

適用讀者

《OpenCV圖像處理編程實例》適合圖像處理、計算機視覺及模式識別等相關領域學習和工作的人士閱讀,也可作為其他相關領域研究工作者的參考資料。

機器學習——Python實踐

書籍簡介

《機器學習——Python實踐》系統地講解了機器學習的基本知識,以及在實際項目中使用機器學習的基本步驟和方法;詳細地介紹了在進行數據處理、分析時怎樣選擇合適的演算法,以及建立模型並優化等方法,通過不同的例子展示了機器學習在具體項目中的應用和實踐經驗,是一本非常好的機器學習入門和實踐的書籍。

不同於很多講解機器學習的書籍,本書以實踐為導向,使用 scikit-learn 作為編程框架,強調簡單、快速地建立模型,解決實際項目問題。讀者通過對《機器學習——Python實踐》的學習,可以迅速上手實踐機器學習,並利用機器學習解決實際問題。

適用讀者

《機器學習——Python實踐》非常適合於項目經理、有意從事機器學習開發的程序員,以及高校相關專業在的讀學生閱讀。

機器學習之路——Caffe、Keras、scikit-learn實戰

書籍簡介

本書包含兩部分:機器學習篇和深度學習篇。

《機器學習篇》從小紅帽采蘑菇的故事開篇,介紹了基礎的機器學習分類模型的訓練(第1 章)。如何評估、調試模型?如何合理地發掘事物的特徵?如何利用幾個模型共同發揮作用?後續章節一步一步講述了如何優化模型,更好地完成分類預測任務(第2 章),並且初步嘗試將這些技術運用到金融股票交易中(第3 章)。

自然界最好的非線性模型莫過於人類的大腦。《深度學習篇》從介紹並對比一些常見的深度學習框架開始(第4 章),講解了DNN 模型的直觀原理,嘗試給出一些簡單的生物學解釋,完成簡單的圖片識別任務(第5 章)。後續章節在此基礎上,完成更為複雜的圖片識別CNN模型(第6 章)。接著,本書展示了使用Caffe 完成一個完整的圖片識別項目,從準備數據集,到完成識別任務(第7 章)。後面簡單描述了RNN 模型(第8 章),接著展示了一個將深度學習技術落地到圖片處理領域的項目(第9 章)。

適用讀者

機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。越來越多的人期待能擠進機器學習這一行業,這些人往往有一些編程和自學能力,但數學等基礎理論能力不足。對於這些人群,從頭開始學習概率統計等基礎學科是痛苦的,如果直接上手使用機器學習工具往往又感到理解不足,缺少點什麼。本書就是面向這一人群,避過數學推導等複雜的理論推衍,介紹模型背後的一些簡單直觀的理解,以及如何上手使用。本書希望能夠得到這些人的喜愛。

最後

六本書,本次神經網路系列六篇每篇送出一種書,三本。具體參與方式在神經網路系列每篇末尾處。這幾本書主頁君自認為是非常符合大家的學習需要的,希望大家對於本公眾號的內容多多支持,多多轉發。還是那句話,大家越給力,主頁君爭取福利的時候越有底氣。

當然,主頁君這麼給力了,大家也要不吝讚賞哦~

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