Программирование | книги
47.8K subscribers
2.41K photos
20 links
Для программистов разных областей науки.

Навигация по тегам всегда в закрепе.

Чат канала: https://t.me/+bpI2SjrfGQc1ZWJi

По всем вопросам: @altmainf

Регистрация в перечне РКН https://goo.su/PqEImo3
Download Telegram
Навигация по тегам:
сейчас книг более 2400 шт.

╒ ЯП:
#Ada
#Assembler
#Bash
#Clojure
#CoffeeScript
#Cpp
#Си
#C_Sharp
#CSS
#Dart
#DAX
#Deno
#ECMAScript
#Elixir
#EJB
#Erlang
#F_Sharp
#GLSL
#Go
#GraphQL
#Haskell
#HLSL
#HTML
#Java
#JavaScript
#Julia
#Kotlin
#Lisp
#Lua
#MQL5
#NetLogo
#Objective_C
#OCaml
#Perl
#PHP
#PL_SQL
#Processing
#Python
#Q_Sharp
#R
#Ruby
#Rust
#Scala
#Scilab
#Scheme
#Solidity
#SQL
#Swift
#Tcl
#T_SQL
#TypeScript
#VBA
#Verilog
#VHDL
#XAML
╘══════════════
╒ Все остальное:
#Airflow
#Agile
#Akka
#Android
#Angular
#Ansible
#API
#Arduino
#Asterisk
#BigData
#BigQuery
#Blender
#Blockchain
#Boost
#BPF
#Cassandra
#Causal_inference
#ComputerScience
#ComputerVision
#CUDA
#Dash
#DataFlow
#DataMining
#DataScience
#DeepLearning
#DevOps
#Django
#Docker
#dotNET
#Elasticsearch
#ElasticStack
#Express
#FastAPI
#Figma
#Flink
#Flutter
#FPGA
#GameDev
#Git
#ggplot2
#Google
#Hadoop
#Hibernate
#HTTP_2
#IOS
#IoT
#IPAD
#Istio
#Jenkins
#jQuery
#Kafka
#KaliLinux
#Kibana
#Keras
#Kubernetes
#Laravel
#LaTeX
#LibreOffice
#LINQ
#Linux
#Loginom
#Logstash
#Maple
#MATLAB
#M_Access
#MachineLearning
#Matplotlib
#Mediastreamer2
#MFC
#Micro_bit
#MongoDB
#MSOffice
#MS_SQL_Server
#MySQL
#NGINX
#NLP
#NodeJS
#NoSQL
#OpenCV
#OpenGL
#OpenStack
#OpenTelemetry
#Oracle
#Pandas
#Pentest
#Plotly
#Podman
#PostgreSQL
#PowerBI
#PowerShell
#PowerQuery
#Prometheus
#PySpark
#PyTorch
#PyQt
#Qt
#Raspb_PI
#React
#Redux
#Roblox
#RubyOnRails
#Sapper
#SCADA
#Scikit_Learn
#Scrum
#Shiny
#Spark
#Splunk
#Spring
#STL
#Svelte
#Symfony
#TensorFlow
#Terraform
#Torque
#UML
#Unity
#UNIX
#UnrealEngine
#UX_UI
#Vim
#VVVV
#VueJS
#WebAssembly
#WinAPI
#Windows
#WordPress
#Yii2
#Zabbix
#ZBrush
#1С
╘══════════════

#Администрирование
#Алгоритмы
#АналоговыеВМ
#АрхитектураЭВМ
#АСУ_ТП
#БазыДанных
#Беспилотники
#Биоинформатика
#БотыРазработка
#Веб_дизайн
#ВероятностноеПрогр
#ВиртРеальность
#Высоконагруженные
#Дизассемблирование
#ДинамическоеПрогр
#ДляДетей
#ЗадачиПоПроге
#ИБ
#ИИ
#Интерфейс
#Информатика
#Канбан
#Квантовые
#Компиляторы
#КомпГрафика
#Контроллеры
#Криптография
#ЛогКонтроллеры
#ЛогическоеПр
#Математика
#МатСтат
#Микроконтроллеры
#Микросервисы
#МожноПочитать
#Нейросети
#Облака
#ОлимпиадноеПр
#ООП
#ОС
#ПараллельноеПрогр
#Паттерны
#ПоисковыеСистемы
#ПОП
#ПотоковаяОбработка
#ПринятиеРешений
#ПрогрИнженерия
#РаспределённыеСистемы
#Регулярки
#Рефакторинг
#Сайтостроение
#САПР
#СемантическийВеб
#Сети
#Стеганография
#СтримингСистемы
#Схемотехника
#ТеорияИгр
#ТестированиеПО
#ФункциональноеПрогр
#Хакинг
#ЦифрОбрСигналов
#Электроника
╘══════════════

Чат:
it_boooks_chat
#Python #OpenCV #PyQt #ComputerVision 2019

Изучение робототехники с помощью Python

Автор: Лентин Джозеф

В данной книге рассказывается, как с нуля построить автономный мобильный обслуживающий робот, с помощью которого можно подавать еду в квартире, гостинице и ресторане. Благодаря подробным пошаговым инструкциям читатель узнает весь процесс разработки робота - начиная с теоретической части (принципы дифференциального привода, кинематики и обратной кинематики) и заканчивая практической реализацией (сборка отдельных компонентов, согласование приводов и датчиков с контроллерами). Много внимания уделено программной части - использованию метаоперационной системы ROS, моделированию в Gazebo, обработке изображений в OpenCV, разработке GUI робота на Qt и Python.
#Java #OpenCV #ComputerVision 2018

OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение.

Автор: Прохоренок Н. А.

Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV приме нительно к языку программирования Java. Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору.
#Python #OpenCV #Raspb_PI #ComputerVision 2021

Компьютерное зрение на Python : первые шаги

Автор: Шакирьянов Э. Д.

В книге изложен учебный курс для школьников, начинающих изучать компьютерное зрение с языком программирования Python и библиотекой OpenCV. Описаны особенности установки языка Python, различных библиотек, в том числе OpenCV, и операционной системы Raspbian. Материал разделен на три отдельные темы: программирование на Python, поиск и выделение цветных объектов на графическом изображении и в видеопотоке средствами OpenCV, программирование колесной робоплатформы под управлением Raspberry Pi 3, оснащенной CSI-камерой.
Большую помощь читателю окажут многочисленные иллюстрации и листинги программных кодов, а также ссылки на источники и интернет-ресурсы.
#OpenCV #ComputerVision 2016

Обработка изображений с помощью OpenCV

Автор: Гарсия Г. и др.

OpenCV является наиболее широко распространенной библиотекой компьютерного зрения. Она включает сотни готовых функций обработки изображений и используется как в академических учреждениях, так и в промышленности.
В книге на примерах демонстрируются основные алгоритмы обработки изображений, реализованные в OpenCV. Сначала рассказывается об установке библиотеки, описывается ее общая структура и приводятся простые примеры чтения и записи изображений и видео. Далее рассматривается фильтрация изображений и манипуляции с цветом. Вы узнаете о таких методах обработки, как ретуширование, очистка от шумов и создание HDR-изображений. В последней главе речь пойдет о повышении быстродействия за счет использования графических процессоров. Прочитав книгу, вы сможете создавать интересные и эффективные приложения для обработки изображений. Все рассмотренные темы иллюстрируются примерами.
Издание предназначено прогерам С++.
#OpenCV под #Cpp #ComputerVision 2017

Изучаем OpenCV 3. Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV

Авторы: Кэлер А., Брэдски Г.

В книге приведено описание всей библиотеки OpenCV в ее современном воплощении на языке C++, включая средства машинного обучения в контексте компьютерного зрения. OpenCV, насчитывающая свыше 500 функций, используется в самых разных коммерческих приложениях: охрана, обработка медицинских изображений, распознавание образов и лиц, робототехника, контроль качества продукции и др.
#OpenCV #ComputerVision #Python 2022

Применение функций OpenCV в компьютерном зрении (60 примеров на Python)

Автор: Молодяков С.А.

Излагаются вопросы обработки изображений с применением функций библиотеки OpenCV. Представлены 60 примеров программ, написанных на языке Python.
Примеры разделены на три уровня алгоритмов: простой низкоуровневой обработки изображений, сегментирования и высокоуровневой обработки (распознавания); а также обработки видео. Представленные примеры являются рабочими программами, которые написаны студентами высшей школы программной инженерии Санкт-Петербургского политехнического университета.
Монография предназначена для начинающих инженеров и специалистов в области проектирования и применения видеосистем для обработки изображений.
Примеры программ позволяют упростить изучение алгоритмов компьютерного зрения и функций библиотеки OpenCV, а также процесс экспериментирования над изображениями.
#Java #OpenCV #ComputerVision 2019

Цифровая обработка изображений. Java и OpenCV

Автор: Шибайкин С.Д.

В учебном пособии рассмотрены различные аспекты применения языка программирования Java для цифровой обработки изображений. В качестве базовой библиотеки алгоритмов компьютерного зрения использована OpenCV. Приводится описание процесса загрузки, фильтрации, обработки, сегментирования изображений и видео.
Пособие рекомендовано для обучения студентов направления подготовки 11.03.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи профиль «Сети связи и системы коммутации», 11.04.02 Инфокоммуникационные технологии и системы связи профиль «Сети, системы и устройства телекоммуникаций», 09.03.01 Информатика и вычислительная техника профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления», 09.04.01 Информатика и вычислительная техника профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления» и является прикладным рабочим материалом на лабораторных и практических занятиях.
#OpenCV 2022

Цифровая обработка изображений в OpenCV. Практикум: учебное пособие для вузов

Автор: Матвеев А.И.

В учебном пособии даны задания, предназначенные для закрепления теоретических знаний по цифровой обработке изображений в OpenCV. В первых разделах даны задания, посвященные основным операциям в OpenCV, таким как считывание и вывод изображения на экран, запись этого изображения в файл, изменение размера изображения. Многие задания, такие как дискретизация и квантование изображения, предназначены для демонстрации теоретических основ цифровой обработки изображений. Основное внимание в пособии уделено цифровой обработке бинарных изображений, которые наиболее часто встречаются в технических приложениях. Приводятся задания, предназначенные для получения геометрических характеристик бинарных изображений, для геометрического преобразования бинарных изображений. Рассматриваются различные способы получения дополнительных характерных признаков бинарных изображений. В заданиях рассмотрено применение методов Собеля, Превитта и Робертса, а также дискретных производных первого и второго порядка для выделения границ, обнаружение перепадов. В пособии есть задания для овладения пространственными методами обработки изображений, для приобретения навыков пороговой обработки изображений, нахождения и обработки контуров, выделенных на этих изображениях. Рассмотрены практические применения морфологических преобразований. Пособие заканчивается проектом, предназначенным для комплексного применения освоенного материала. После выделения характерных признаков каждого объекта из заданного множества объектов для них формируется таблица признаков. На ее основе с помощью нейронной сети проводится распознавание объектов.