Python で学ぶ画像認識 機械学習実践シリーズ(パイソンデマナフガゾウニンシキキカイガクシュウジッセンシリーズ)

画像認識の基礎から実践までを一冊に凝縮。

画像認識の世界に足を踏み入れようとすると、古典的な画像処理 (フィルタリング、エッジ検出) と深層学習ベースの手法 (CNN 、物体検出、セマンティックセグメンテーション) のどちらから始めるべきか迷うことがあります。本書はその両方を一冊に収め、画像がピクセルとしてどう表現されるかという基礎から、畳み込みニューラルネットワークによる認識・検出までを Python コードとともに段階的にたどります。

OpenCV による従来手法と、深層学習フレームワークを用いた手法を同じ文脈で扱うため、「どこまでが古典手法で解決でき、どこから深層学習が必要になるのか」という境界を体感できるのが特徴です。数学的な説明は最低限に留め、コードを動かして結果を確認する実践に比重を置いているため、画像認識を独学で始めたい Python ユーザーの実験台として機能します。ただし各手法の理論的背景を深掘りする本ではないため、原理まで追いたい場合は別途コンピュータビジョンの理論書を手元に置く使い方が合います。