このような悩みに答えるべく、本記事ではPythonによる画像処理について体系的に学べるおすすめ本を厳選して3冊ご紹介いたします。
目次
おすすめ本①画像認識プログラミングレシピ
1冊目のおすすめ本は『画像認識プログラミングレシピ』になります。
TensorFlow、Chainer、PyTorch、Keras、scikit-learnのキホンを知り、Pythonを使って、PCで、Google Colaboratoryで試しながら画像認識レシピを体験しよう。出典：Amazon
当書では実際にPythonのコードを利用して画像処理を実行させながら画像処理でメジャーなライブラリの使い方や画像認識プログラミングの勘所を知ることができます。
難しい数式は使わず図や写真を多用して解説されているので、初学者の方でも問題なく書籍の内容をこなせるはずです。
以上から、Pythonによる画像処理の1冊目に当書は最適な書籍と言えるでしょう。
おすすめ本②物体・画像認識と時系列データ処理入門
2冊目のおすすめ本は『物体・画像認識と時系列データ処理入門』になります。
Pythonのライブラリの1つであるTensorFlowは、ディープラーニングを支える数学的な各種理論を学ぶのに最適なライブラリです。しかし、TensorFlowは学習に必要な計算式を開発者が自ら組み立てねばならないという少し高めのハードルがあります。本書は、TensorFlow2のライブラリを取り上げ、ディープラーニングの基礎理論から2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などを楽しく学べる入門書です。出典：Amazon
当書は、Pythonの外部ライブラリであるTensorFlow2、PyTorchを用いてディープラーニングの基礎理論から画像分類、物体検出、自然言語処理などについて学べる入門書です。
画像処理に特化した書籍ではありませんが、周辺知識含めて網羅的にわかりやすく解説されていることから今回紹介いたしました。
Pythonという道具を用いてディープラーニングの基礎についてしっかりと学びたいという方は当書を手に取ってみることをおすすめします。
おすすめ本③OpenCVではじめようディープラーニングによる画像認識
3冊目のおすすめ本は『OpenCVではじめようディープラーニングによる画像認識』です。
本書では現時点で重要とされる画像処理手法を整理します。OpenCVの基礎的な解説からはじめ、dnnモジュールを用いたディープラーニングによる画像認識についても解説していきます。出典：Amazon
当書では、コンピュータビジョン分野でもっとも利用されているオープンソースフレームワークであるOpenCVの基礎からディープラーニングによる画像認識まで解説されてます。
また、画像処理手法の整理もなされているので、OpneCVで画像処理を行いたい方に広くおすすめできる内容と言えるでしょう。
OpenCVで画像処理を試してみたい方やOpenCVの最新のディープラーニングの実装方法を知りたいという方は是非当書を手に取って実際に読んでみてください。
Pythonによる画像処理のおすすめ本｜まとめ
ここまでPythonによる画像処理のおすすめ本を紹介してきましたがいかがだったでしょうか？本記事がPythonを使った画像処理について学べる良書を知る上で少しでもあなたのお役に立てたのなら幸いです。
当ブログでは他にもエンジニアやクリエイター向けに記事を公開しているので、気になる記事がないか併せて確認してみてください(^^)
