出版社内容情報
汎用性の高いアルゴリズムのプログラム例を多数掲載した。ＯｐｅｎＣＶ３系に対応。多彩な内容で、欲張りな一冊！大好評『OpenCVによる画像処理入門』の続編がついに誕生！
運動復元、物体追跡、画像レジストレーション、三次元再構成、機械学習をOpenCVで学ぼう！汎用性の高いアルゴリズムのプログラム例を多数掲載した。OpenCV3系に対応。多彩な内容で、欲張りな一冊!
【「まえがき」より】
本書は『OpenCVによる画像処理入門』の続編である．本書は，工業高等専門学校生，大学学部生，大学院生などを主な対象として構成し，基本的かつ汎用性の高いコンピュータビジョン・機械学習アルゴリズムを選定して掲載した．
前著と同様に，各章では，まず各技術の理論について解説し，その後，その技術をOpenCVを用いて実装する方法について紹介している．実装については，各技術について1つ 1つ実行できるようなプログラム例を掲載しているので，実行することで理論の理解を深めることができる．
学生だけでなく，CVの新しいアプリケーションを開発しようとしている技術者が，自身の課題に簡単に応用できるように配慮している．CVの各種の実装方法については，そのエッセンスのみから構成されるようなコーディング法で実装することを心がけている．
【おもな内容】
Chapter0 コンピュータビジョンとは？
Chapter1 特徴検出
Chapter2 特徴量記述
Chapter3 運動復元
Chapter4 物体追跡
Chapter5 画像レジストレーション
Chapter6 カメラモデル
Chapter7 エピポーラ幾何
Chapter8 カメラキャリブレーション
Chapter9 3次元再構成
Chapter10 機械学習とは？
Chapter11 人工的なデータの生成
Chapter12 主成分分析
Chapter13 クラスタリング
Chapter14 k最近傍法
Chapter15 ベイズ識別
Chapter16 サポートベクトルマシン
Chapter17 決定木
Chapter18 ニューラルネットワーク
Chapter19 ブースティング
Chapter20 識別器の性能評価
Chapter0 コンピュータビジョンとは？
Chapter1 特徴検出
Chapter2 特徴量記述
Chapter3 運動復元
Chapter4 物体追跡
Chapter5 画像レジストレーション
Chapter6 カメラモデル
Chapter7 エピポーラ幾何
Chapter8 カメラキャリブレーション
Chapter9 3次元再構成
Chapter10 機械学習とは？
Chapter11 人工的なデータの生成
Chapter12 主成分分析
Chapter13 クラスタリング
Chapter14 k最近傍法
Chapter15 ベイズ識別
Chapter16 サポートベクトルマシン
Chapter17 決定木
Chapter18 ニューラルネットワーク
Chapter19 ブースティング
Chapter20 識別器の性能評価
付録A OpenCVの導入
中村 恭之［ナカムラ タカユキ］
著・文・その他
小枝 正直［コエダ マサナオ］
著・文・その他
上田 悦子［ウエダ エツコ］
著・文・その他
内容説明
コンピュータビジョンと機械学習の基本が、この１冊に凝縮！Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎのサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる！ＯｐｅｎＣＶ３．２対応！
目次
コンピュータビジョンとは？
特徴検出
特徴量記述
運動復元
物体追跡
画像レジストレーション
カメラモデル
エピポーラ幾何
カメラキャリブレーション
３次元再構成
機械学習とは？
人工的なデータの生成
主成分分析
クラスタリング
ｋ最近傍法
ベイズ識別
サポートベクトルマシン
決定木
ニューラルネットワーク
ブースティング
識別器の性能評価
ＯｐｅｎＣＶの導入
著者等紹介
中村恭之［ナカムラタカユキ］
博士（工学）。１９９６年大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻博士後期課程修了。現在、和歌山大学システム工学部教授
小枝正直［コエダマサナオ］
博士（工学）。２００５年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報システム学専攻博士後期課程修了。現在、大阪電気通信大学総合情報学部准教授
上田悦子［ウエダエツコ］
博士（工学）。２００３年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報システム学専攻博士後期課程修了。現在、大阪工業大学ロボティクス＆デザイン工学部教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
