Digital Image Processing mit Python 3

Beschreibung

Wie erkennt ein Computer Kanten in einem Foto? Wie funktioniert JPEG wirklich? Und wie baut man aus einzelnen Pixeln eine Texterkennung oder eine Gesichtsfindung?
Wie erkennt ein Computer Kanten in einem Foto? Wie funktioniert JPEG wirklich? Und wie baut man aus einzelnen Pixeln eine Texterkennung oder eine Gesichtsfindung? Dieses Buch beantwortet das nicht durch den Aufruf fertiger Bibliotheksfunktionen, sondern indem du jeden Algorithmus selbst aus einzelnen Rechenschritten zusammenbaust - mit nichts als NumPy und Matplotlib. Von der Camera-Obscura-Geschichte über Faltung, Fourier- und Wavelet-Transformation, Kantendetektion und Morphologie bis zu Segmentierung, modernen Merkmalsdeskriptoren wie SIFT und HOG, Bildkompression, Bildrestaurierung und Registrierung - und schließlich zu Stereoskopie, Steganographie und einer echten OCR-Pipeline: 53 Kapitel, jedes ein eigenständiges, lauffähiges Python-Skript, jedes mit Herleitung, Implementierung und überprüfbarem Ergebnis. Mit dabei: das klassische Testbild "Lena" - und die Geschichte dahinter, lizenzfrei neu aufgelegt. Am Ende hast du nicht nur gelesen, wie digitale Bildverarbeitung funktioniert - du hast sie selbst gebaut. Das Schwesterbuch zu "Digital Audio Processing mit Python 3".

Autor*in

Michael Christian Dörflinger
Bachelor in Medieninformatik und Master in Mobile Systeme jeweils mit 1er-Schnitt abgeschlossen. Arbeitet seit seinem Masterabschluss als Akademischer Mitarbeiter an der Hochschule Furtwangen mit Schwerpunkte Smart Home und Robotik. Bekennender und gläubiger Christ. Seit seinem 13. Lebensjahr ehrenamtlich in Kinder- und Jugendarbeit tätig. Hobbymäßig vor allem mit Kraftsport, Leichtathletik und Bouldern sehr aktiv.

Themen in »Digital Image Processing mit Python 3«

Digital Image Processing Digitale Bildverarbeitung Digital Data Processing Image Processing Python

Stimmen zu »Digital Image Processing mit Python 3«

Details

Link teilen