Machine Learning for OpenCV

Книга представляет собой практическое введение в мир машинного обучения и обработки изображений с использованием библиотеки OpenCV и языка Python. Начиная с основных концепций статистического обучения, таких как классификация и регрессия, автор последовательно знакомит читателя с алгоритмами: деревья решений, метод опорных векторов, байесовские сети, а также с тем, как комбинировать их с функциональностью OpenCV.

Особое внимание уделяется практическим аспектам: предобработке данных, выделению признаков, регуляризации и кластеризации. Читатель научится классифицировать объекты (виды цветов, рукописные цифры, пешеходов), освоит нейронные сети и глубокое обучение для решения реальных задач компьютерного зрения.

К концу книги читатель будет готов самостоятельно решать задачи машинного обучения, либо дорабатывая существующий код, либо разрабатывая собственные алгоритмы с нуля. Все примеры основаны на стеке Python Anaconda, что обеспечивает доступ ко всем необходимым библиотекам с открытым исходным кодом.