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。

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. 1.6 演習問題
8. 2 画像の局所記述子
9. 2.1 Harrisコーナー検出器
10. 2.2 SIFT
11. 2.3 ジオタグ付きの画像を対応づける
12. 2.4 演習問題
13. 3 画像間の写像
14. 3.1 ホモグラフィー
15. 3.2 画像の変形
16. 3.3 パノラマの作成
17. 3.4 演習問題
18. 4 カメラモデルと拡張現実感
19. 4.1 ピンホールカメラモデル
20. 4.2 カメラキャリブレーション
21. 4.3 平面とマーカーを使った姿勢推定
22. 4.4 拡張現実感
23. 4.5 演習問題
24. 5 多視点幾何
25. 5.1 エピポーラ幾何
26. 5.2 カメラと3D構造を使った計算
27. 5.3 多視点による復元
28. 5.4 ステレオ画像
29. 5.5 演習問題
30. 6 画像のクラスタリング
31. 6.1 k平均クラスタリング法
32. 6.2 階層クラスタリング
33. 6.3 スペクトラルクラスタリング
34. 6.4 演習問題
35. 7 画像検索
36. 7.1 内容に基づく加増検索
37. 7.2 ビジュアルワード
38. 7.3 画像にインデックスを付ける
39. 7.4 デーべベースの画像を検索する
40. 7.5 配置を用いて結果をランキングする
41. 7.6 デモ用Webアプリを作る
42. 7.7 演習問題
43. 8 画像認識
44. 8.1 k近傍法
45. 8.2 ベイズ分類器
46. 8.3 サポートベクターマシン
47. 8.4 光学文字認識
48. 8.5 演習問題
49. 9 画像の領域分割
50. 9.1 グラフカット
51. 9.2 クラスタリングを用いた領域分割
52. 9.3 変分法
53. 9.4 演習問題
54. 10 OpenCV
55. 10.1 OpenCV Python インターフェース
56. 10.2 OpenCVの基本
57. 10.3 動画の処理
58. 10.4 追跡
59. 10.5 他のサンプル
60. 10.6 演習問題