Гиперспектральная визуализация с использованием Python: основы, анализ и приложения на русском
#3005737
Hyperspectral Imaging with Python: Fundamentals, Analysis, and Applications (B0GKJLYY25)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Aravinda CV | #64: Системная инженерия обработки изображений
Гиперспектральная визуализация (ГСИ) стала революционной технологией в науке и технике, позволяющей получать богатую спектральную информацию для каждого пикселя изображения. От дистанционного зондирования и мониторинга окружающей среды до точного земледелия и медицинской диагностики, многомерные данные, предоставляемые гиперспектральными датчиками, открывают возможности для анализа, выходящие далеко за рамки традиционной визуализации. Однако сложность и объем гиперспектральных наборов данных создают уникальные проблемы для анализа, интерпретации и практического применения. Эта книга восполняет этот пробел, знакомя читателей с фундаментальными концептами гиперспектральной визуализации и предоставляя им практические методы с использованием Python — универсального языка с открытым исходным кодом, ставшего центральным элементом современных научных вычислений.
Книга «Гиперспектральная визуализация с использованием Python», предназначенная для студентов, исследователей и практиков, предлагает понятный и практичный путь от фундаментальной теории к реальным приложениям. В главах мы сочетаем строгие объяснения с воспроизводимыми примерами, демонстрируя, как богатая экосистема Python, включая такие библиотеки, как NumPy, scikit-image и фреймворки машинного обучения, может быть использована для исследования, визуализации и анализа гиперспектральных данных. Независимо от того, стремится ли читатель создавать модели классификации, выполнять спектральное разложение или разрабатывать собственные конвейеры обработки, эта книга служит как образовательным введением, так и практическим справочником для продвижения своей работы в области гиперспектральной визуализации.
Книга «Гиперспектральная визуализация с использованием Python», предназначенная для студентов, исследователей и практиков, предлагает понятный и практичный путь от фундаментальной теории к реальным приложениям. В главах мы сочетаем строгие объяснения с воспроизводимыми примерами, демонстрируя, как богатая экосистема Python, включая такие библиотеки, как NumPy, scikit-image и фреймворки машинного обучения, может быть использована для исследования, визуализации и анализа гиперспектральных данных. Независимо от того, стремится ли читатель создавать модели классификации, выполнять спектральное разложение или разрабатывать собственные конвейеры обработки, эта книга служит как образовательным введением, так и практическим справочником для продвижения своей работы в области гиперспектральной визуализации.