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実践 コンピュータビジョン 大型本 – 2013/3/23

Jan Erik Solem (著), 相川 愛三 (翻訳)
5つ星のうち3.3 9
すべての形式と版を表示
コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。
理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら
物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。
サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。

OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。
forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。
Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。
各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。
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  1. 本の長さ
    288ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2013/3/23
  5. 寸法
    2 x 19 x 24 cm
  6. ISBN-10
    4873116074
  7. ISBN-13
    978-4873116075
  8. すべての詳細を表示
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商品の説明

出版社からのコメント

訳者まえがき

本書は“Programming Computer Vision with Python"の日本語訳です。本書の特徴は、現在のコンピュータビジョンの主要なテーマを、具体的な事例とソースコードを示しながら解説していることです。大学や専門学校の講義や演習に最適ですし、高度な画像処理を応用した新しい製品やサービスを開発したり、メディアアートを創造しようとしている方にも、まず手を動かしてどんなものなのかを確認できるよい足がかりになると考えます。

本書を読みこなす上でのポイントは2つあります。
ひとつは数学です。特にベクトルと行列の計算に慣れていないと、理論やソースコードを理解するのは難しいでしょう。実は、訳者も大学で線形代数の講義を受けていたときには、機械的な計算や変換にうんざりしていたのですが、主成分分析により次元を削減するという応用から入って、主要な固有値と基底ベクトルで近似するために行列を変換していくんだな、と理解してからは目の前が開けた経験があります。
参考書としては、志賀浩二先生の『線形代数30講』(朝倉書店)がわかりやすいのでお勧めです。
もうひとつはPythonです。Pythonは習得しやすく生産性の高い言語ですから、この機会にぜひマスターすることをお勧めします。
PythonはC++に比べて1/5~1/10の少ないコード量で済むと言われています。例えば、2値化の画像処理を考えてみましょう。C++では次のようなfor文によって記述します。

for (y = 0; y for (x = 0; x p[y][x] = p[y][x] > t ? 255 : 0;
}
}

一方、PythonでNumPyを使えば、次のような1行で済みます。

p = 255 * (p > t)

本書のサンプルコードを見ればわかると思いますが、for文でピクセルを順番に走査するようなベタな画像処理のコードはほとんどありません。
その利点のひとつは、コードが短くて済み、配列境界のエラー処理に煩わされず、上位レベル処理の本質に集中できることです。数学でたくさんの数字の並びを行列Xの1文字で表して扱うのと同じ発想です。
もうひとつの利点は、NumPyの実装ではBLASやLAPACKという数学ライブラリが使われているため、高速で正確であるという点です。C++の中級者ほど自前の行列クラスを作って機能不足で遅くて不正確でバグのある中途半端な実装をしがちです。そういうレベルからは卒業しましょう。
従来のC++を使った画像処理の解説書に相当する内容は、本書の1章に集約されています。本書でもPythonの生産性の高さが発揮されています。
コンピュータビジョンの内容を理解した上でなら、OpenCVを使うのが効率がよいと思いますが、これからコンピュータビジョンを学ぶ人にとっては、ブラックボックスの使い方を覚えるよりも、その中身がどうなっているのかを紐解いていくことが大切です。本書の2~9章は、コンピュータビジョンの主要なトピックを丁寧に解説しています。サンプルコードの途中結果をダンプしたりプロットしたりすることで、研究者の営みを追体験することができるでしょう。

2012年2月14日 相川 愛三

著者について

Jan Erik Solem(ジャン・エリク・ソレム):Python愛好者、コンピュータビジョン研究者、起業家、応用数学者、大学の准教授、スタートアップ企業のCTO、そして本の著者。コンピュータビジョンやPython関連の記事を自身のブログjaneriksolem.netで書いている。授業、研究、工業用アプリの開発などで長年にわたってPythonを使用してきた。米国サンフランシスコ在住。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2013/3/23)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2013/3/23
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 288ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873116074
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873116075
  • 寸法 ‏ : ‎ 2 x 19 x 24 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.3 9

カスタマーレビュー

星5つ中3.3つ
5つのうち3.3つ
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上位レビュー、対象国： 日本

Kindleユーザー
5つ星のうち3.0 一般論です。
2016年3月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
画像処理の入門書としては問題ないレベルだと思います。ステップアップの最初の一冊としてはおすすめです。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
hrdks
5つ星のうち5.0 素人のレビューです。
2013年12月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
　常日頃デジタル画像を視てその解釈を仕事としている関係上、コンピュータではステレオ視はどのように扱われているのか、画像に写っているものをどのように認識するのかなどが気になっていた。コンピュータビジョンという言葉は実はこの本で知った。この本の内容は恐らく専門分野の人には極めて初歩的なことを広く紹介しているのではないかと思われる。線形代数など既に忘れて久しく今更数学的にきっちりと理解しようとも思わないが、大雑把な原理とどのようなことがやれるのかということのイメージがそこそこ持てるので読み進めても苦にならない。
　この本を選んだもうひとつの目的はpythonの学習用である。numpy、scisyなどの科学計算モジュールの使い方を覚えるための実践例として役に立つ。但し、他の言語でも良いからある程度プログラムを組んだことのある人でないと、本に書いてあるコードを入力していくのは難しいと思う。著者や翻訳者に依るサンプルプログラムとデータもWEBからダウンロードできるが、いくらかは足りないデータを自分で探してダウンロードする必要があった。
　不満な点がないので５点とする。素人には少し歯応えがある。この方向へ進もうという人には恐らく良い入門書ではなかろうか。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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YUDY
5つ星のうち2.0 初学者向けでは全くないので注意
2021年12月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
端折られてるところを補完して読むことができなければ、書いてある内容の理解が難しい本だと思いました。「実践」だからしょうがないのか？正直なところ積んでしまった。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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yi01
5つ星のうち4.0 Pythonを知っていて、これから画像処理を始めたい人には最適
2013年3月26日に日本でレビュー済み
洋書「Programming ComputerVision with Python」の日本語版。
洋書のタイトルには明記されているように、"Pythonで"computer visionをやってみよう、という本です。

大学院でPythonで画像処理実際にやっていた身としては、当時欲しかったと思える本です。
特徴点抽出から、物体検出、立体視、などなどトピックは非常に多く、具体的なコードも豊富なので、
画像処理を専門として始めてみようか、という大学生、大学院生には最適な1冊と思います。

ただ、トピックは最新でも3年前くらいまでの技術のものしか扱われていません。
そのため、最新の画像処理技術やOpenCV 2.4に入っている物体検出アルゴリズムなどを学習したいという人の期待には答えられないかと思います。

また、NumPy、PIL(python imaging library)など基本的なPythonライブラリのことや、
クラスタリング、主成分分析などの統計・数学的など、基礎知識はわりと必要で、
情報学の初心者がいきなりやろうとするとしんどいとも思います。

統計などの基礎知識があって、『集合知プログラミング』などPythonの応用参考書などもかじって、そのうえで本書に入るとよく飲み込めるかと思います。
28人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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piqcy
5つ星のうち3.0 画像認識の理論的な基礎を学習した人向け
2016年1月31日に日本でレビュー済み
画像認識についての基礎的、数学的な理解がある人が、プログラムでそれを実際に利用する際に適した本だと思います。

反面、初学者が理論的な内容を理解しながら学ぶには向いていません。本書の理論的な説明は非常に短く簡素なもので、自分で補完しない限りそれだけで理解するのは難しいと思います。
また、理論的な内容はいいからライブラリを使って色々なサンプルを試したい、という場合にも不向きです（そもそもそうした目的で書かれた本ではありませんが）。よく利用されるOpenCVに関する説明は1章のみであり、実際に利用するには分量が足りないと思います。ただ、各章で紹介されている実装例は興味深いものが多く、アイデアのヒントを得るには良いと思います。

目安としては、線形代数・微分について自力で読み解いていけるかがポイントとなると思います。もし自信がない場合は、本書をリファレンスとして用いて、画像認識にかかわる初学者向けの本(あるいはWeb記事・サイト)を別途手元に置いた方が良いと思います。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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