OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版） 美亚广泛好评，配合大量可下载的代码示例，以清晰易懂的方式全面阐释OpenCV 4计算机视觉开发实践
计算机视觉是一门发展迅速的科学，涵盖了多种应用和技术。这本书不但适用于计算机视觉的初学者，也适用于计算机视觉相关领域的专家。通过学习本书，你将能够利用OpenCV 4和Python 3构建应用程序，将理论应用于实践。 首先，你将了解OpenCV 4，以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。然后，你将学习如何执行读取、写入、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像头回传信号等基本操作，还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建GUI应用程序获得实践经验。接下来，你将处理两类常见问题——人脸检测和人脸识别，还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器及分类器，甚至跟踪电影或摄像头回传信号中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实的技能。*后，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何开发
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如果你打算用R进行统计计算和数据可视化，本书就是关于使用开源R语言（软件环境）快速解决上述问题的实用指导教程。通过本书，你将学会如何编写R函数以及借助R包进行数据预处理、可视化以及数据分析。作者用取自制医学、商业和体育领域的丰富案例对上述问题进行了讲解。 √ 多达数百个实例的R教程，快速入门R语言 √ 探索R语言的语法、对象和其他语言细节 √ 在网站上可找到包括Bioconductor在内的数千个用户共享的R包 √ 学习如何用R完成数据分析预处理 √ 基于R graphics、lattice和ggplot2包 进行数据可视化 √ 使用R语言计算概率分布、统计检验以及拟合模型 √ 基于Hadoop并行编程提升大规模运算的效率 √ 学习R语言的完整参考手册 第二版的内容依据R 2.14和R 2.15进 行了更新，并新增了R高性能计算、基于ggplot2的数据
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