Denne boken fungerer som en omfattende veiledning som kombinerer maskinlæringsteknikker med OpenCV, det mest populære biblioteket for datamaskinsyn, ved hjelp av Python. Den gir en grundig introduksjon til grunnleggende konsepter innen både maskinlæring og datamaskinsyn, før den går videre til praktiske implementeringer ved bruk av OpenCV. Boken forklarer sentrale emner som bilde-preprosessorering, kontur- og tersklingsteknikker, samt bevegelsesdeteksjon og sporing, alt presentert i en steg-for-steg-format med kodeeksempler og tilhørende utdata. Hands-on prosjekter med virkelige datasett gir deg en uvurderlig erfaring med å løse utfordringer relatert til OpenCV og maskinlæring. Som en totalveiledning tilbyr denne boken muligheter til å utforske felt som dyp læring, overføringslæring og optimalisering av modeller, noe som gir leserne mulighet til å takle komplekse oppgaver. Hver kapittel er fylt med praktiske tips og triks for å bygge effektive ML-modeller.
