「実践 コンピュータビジョン」を読む

概要

実践 コンピュータビジョンは2013年3月初版（原書の「Programming Computer Vision with Python」は2012年6月発刊）の、Pythonを使った画像処理の入門書籍。

本書を読み進めた際に記述した備忘録的なものや、書いてみたサンプルコード的なものを残しておく。

@CretedDate 2015/1/18

目次

  1. 1 基本的な画像処理
  2. 1.1 PIL
  3. 1.2 Matplotlib
  4. 1.3 NumPy
  5. 1.4 SciPy
  6. 1.5 高度な例 : 画像のノイズ除去
  7. 2 画像の局所記述子
  8. 2.1 Harrisコーナー検出器
  9. 2.2 SIFT
  10. 2.3 ジオタグ付きの画像を対応づける
  11. 3 画像間の写像
  12. 3.1 ホモグラフィー
  13. 3.2 画像の変形
  14. 3.3 パノラマの作成
  15. 4 カメラモデルと拡張現実感
  16. 4.1 ピンホールカメラモデル
  17. 4.2 カメラキャリブレーション
  18. 4.3 平面とマーカーを使った姿勢推定
  19. 4.4 拡張現実感
  20. 5 多視点幾何
  21. 5.1 エピポーラ幾何
  22. 5.2 カメラと3D構造を使った計算
  23. 5.3 多視点による復元
  24. 5.4 ステレオ画像
  25. 6 画像のクラスタリング
  26. 6.1 k平均クラスタリング法
  27. 6.2 階層クラスタリング
  28. 6.3 スペクトラルクラスタリング
  29. 7 画像検索
  30. 7.1 内容に基づく加増検索
  31. 7.2 ビジュアルワード
  32. 7.3 画像にインデックスを付ける
  33. 7.4 デーべベースの画像を検索する
  34. 7.5 配置を用いて結果をランキングする
  35. 7.6 デモ用Webアプリを作る
  36. 8 画像認識
  37. 8.1 k近傍法
  38. 8.2 ベイズ分類器
  39. 8.3 サポートベクターマシン
  40. 8.4 光学文字認識
  41. 9 画像の領域分割
  42. 9.1 グラフカット
  43. 9.2 クラスタリングを用いた領域分割
  44. 9.3 変分法
  45. 10 OpenCV
  46. 10.1 OpenCV Python インターフェース
  47. 10.2 OpenCVの基本
  48. 10.3 動画の処理
  49. 10.4 追跡
  50. 10.5 他のサンプル