OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战

10.3 应用示例

10.2 OpenCV的DNN模块

10.1 卷积神经网络的基本原理

第10章 深度神经网络

参考文献

9.3 应用示例

9.2 OpenCV实现

9.1 神经网络原理

第9章 神经网络

参考文献

8.3 应用示例

8.2 OpenCV实现

8.1 支持向量机原理

第8章 支持向量机

参考文献

7.3 应用示例

7.2 OpenCV实现

7.1 Boosting算法原理

第7章 Boosting算法

参考文献

6.3 应用示例

6.2 OpenCV实现

6.1 随机森林原理

第6章 随机森林

参考文献

5.3 应用示例

5.2 OpenCV实现

5.1 决策树原理

第5章 决策树

参考文献

4.3 应用示例

4.2 OpenCV实现

4.1 算法原理

第4章 K-means和KNN

参考文献

3.4 OpenCV支持的机器学习算法

3.3 逻辑回归分类示例

3.2 机器学习的一般流程

3.1 机器学习的基本概念

第3章 机器学习的基本原理与OpenCV机器学习模块

参考文献

2.2 基本视频操作

2.1 基本图像操作

第2章 OpenCV在机器学习任务中的基本图像操作

参考文献

1.4 基本数据类型

1.3 OpenCV中的机器学习与深度神经网络模块

1.2 OpenCV的功能

1.1 OpenCV简述

第1章 概述

前言

内容简介

版权信息

封面

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内容简介

前言

第1章 概述

1.1 OpenCV简述

1.2 OpenCV的功能

1.3 OpenCV中的机器学习与深度神经网络模块

1.4 基本数据类型

参考文献

第2章 OpenCV在机器学习任务中的基本图像操作

2.1 基本图像操作

2.2 基本视频操作

参考文献

第3章 机器学习的基本原理与OpenCV机器学习模块

3.1 机器学习的基本概念

3.2 机器学习的一般流程

3.3 逻辑回归分类示例

3.4 OpenCV支持的机器学习算法

参考文献

第4章 K-means和KNN

4.1 算法原理

4.2 OpenCV实现

4.3 应用示例

参考文献

第5章 决策树

5.1 决策树原理

5.2 OpenCV实现

5.3 应用示例

参考文献

第6章 随机森林

6.1 随机森林原理

6.2 OpenCV实现

6.3 应用示例

参考文献

第7章 Boosting算法

7.1 Boosting算法原理

7.2 OpenCV实现

7.3 应用示例

参考文献

第8章 支持向量机

8.1 支持向量机原理

8.2 OpenCV实现

8.3 应用示例

参考文献

第9章 神经网络

9.1 神经网络原理

9.2 OpenCV实现

9.3 应用示例

参考文献

第10章 深度神经网络

10.1 卷积神经网络的基本原理

10.2 OpenCV的DNN模块

10.3 应用示例