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内容紹介
コンピュータに「視覚」を与えるプログラミング！
画像処理ライブラリの定番「OpenCV 2」を徹底解説。
OpenCVは2500以上のアルゴリズムをカバーする画像処理ライブラリ。
OpenCV 2.0からはC言語に加えC++/Pythonインタフェースが導入され新たな使い方が可能となり、機能も大幅に拡充されています。
Windows、Mac、Linuxのプラットフォームをカバーしているため、コンピュータビジョンの標準ライブラリとしての地位を築きつつあります。
本書ではOpenCV 2系の導入と開発環境の構築、実行までを分かりやすく解説。
また「リファレンス編」では必須アルゴリズムの基本的な使い方を数多く取り上げ、「ケーススタディ編」ではOpenCV 2の活用例として理論・モデルの実装を紹介します。
コンピュータで"モノを見る"プログラミングに必携の1冊です。
画像処理ライブラリの定番「OpenCV 2」を徹底解説。
OpenCVは2500以上のアルゴリズムをカバーする画像処理ライブラリ。
OpenCV 2.0からはC言語に加えC++/Pythonインタフェースが導入され新たな使い方が可能となり、機能も大幅に拡充されています。
Windows、Mac、Linuxのプラットフォームをカバーしているため、コンピュータビジョンの標準ライブラリとしての地位を築きつつあります。
本書ではOpenCV 2系の導入と開発環境の構築、実行までを分かりやすく解説。
また「リファレンス編」では必須アルゴリズムの基本的な使い方を数多く取り上げ、「ケーススタディ編」ではOpenCV 2の活用例として理論・モデルの実装を紹介します。
コンピュータで"モノを見る"プログラミングに必携の1冊です。
内容（「BOOK」データベースより）
OpenCV2の導入/開発環境の構築/実行を分かりやすく解説。リファレンス編:必須アルゴリズムの基本的な使い方が分かる!ケーススタディ編:OpenCV2の活用例として理論・モデルの実装を紹介。
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12 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
OpenCVを利用するには便利な書籍であると思います。しかし、初版ということもあり、訂正箇所が多すぎます。
ページや説明文の日本語が間違っているならとにかく、プログラムやその説明文などがまったく違うものであったりし、さらにサポートサイトで訂正箇所を書いてあるのですが、その訂正内容自体にも間違いがあります。
そのため、この初版を避けて改正版を購入するか、サポートページに画像処理の説明が載っているのでそちらで学習された方がよいかもしれません。
ページや説明文の日本語が間違っているならとにかく、プログラムやその説明文などがまったく違うものであったりし、さらにサポートサイトで訂正箇所を書いてあるのですが、その訂正内容自体にも間違いがあります。
そのため、この初版を避けて改正版を購入するか、サポートページに画像処理の説明が載っているのでそちらで学習された方がよいかもしれません。
3 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
Amazonが確認した購入
現在販売されている第２版では、大半の誤記は修正されていてかなり良くなりました。
10 人中、7人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
前の版を持っていて購入するつもりは無かったのですが，書店で 2 系のリファレンスが乗っている知ったので購入しました．
印刷されたリファレンスをはじめから読むと，少なくない機能を知らずに過ごしてきたことに気づかされます．（cv::Mat の初期化や，cv::format）
ただ，後半の実例に関しては，一般的な画像処理の内容を前提知識としており，いきなり初心者が飛びつくのは難しい気がします．
以前のように，輪郭抽出やラベリングなど，基本的な処理を C++ で書き直した書籍があれば，後輩に勧めやすいです．
印刷されたリファレンスをはじめから読むと，少なくない機能を知らずに過ごしてきたことに気づかされます．（cv::Mat の初期化や，cv::format）
ただ，後半の実例に関しては，一般的な画像処理の内容を前提知識としており，いきなり初心者が飛びつくのは難しい気がします．
以前のように，輪郭抽出やラベリングなど，基本的な処理を C++ で書き直した書籍があれば，後輩に勧めやすいです．
リストマニア
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