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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
19/05/2015 |
Data da última atualização: |
22/02/2016 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SANTOS, T. T. |
Afiliação: |
THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
Título: |
SciPy and OpenCV as an interactive computing environment for computer vision. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 22, n. 1, p. 154-189, 2015. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
In research and development (R&D), interactive computing environments are a frequently employed alternative for data exploration, algorithm development and prototyping. In the last twelve years, a popular scientific computing environment flourished around the Python programming language. Most of this environment is part of (or built over) a software stack named SciPy Stack. Combined with OpenCV?s Python interface, this environment becomes an alternative for current computer vision R&D. This tutorial introduces such an environment and shows how it can address different steps of computer vision research, from initial data exploration to parallel computing implementations. Several code examples are presented. They deal with problems from simple image processing to inference by machine learning. All examples are also available as IPython notebooks. |
Palavras-Chave: |
Computação. |
Thesaurus Nal: |
Computer vision; Digital images; Image analysis. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/124156/1/SciPy.PDF
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Marc: |
LEADER 01378naa a2200169 a 4500 001 2015739 005 2016-02-22 008 2015 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, T. T. 245 $aSciPy and OpenCV as an interactive computing environment for computer vision.$h[electronic resource] 260 $c2015 520 $aIn research and development (R&D), interactive computing environments are a frequently employed alternative for data exploration, algorithm development and prototyping. In the last twelve years, a popular scientific computing environment flourished around the Python programming language. Most of this environment is part of (or built over) a software stack named SciPy Stack. Combined with OpenCV?s Python interface, this environment becomes an alternative for current computer vision R&D. This tutorial introduces such an environment and shows how it can address different steps of computer vision research, from initial data exploration to parallel computing implementations. Several code examples are presented. They deal with problems from simple image processing to inference by machine learning. All examples are also available as IPython notebooks. 650 $aComputer vision 650 $aDigital images 650 $aImage analysis 653 $aComputação 773 $tRevista de Informática Teórica e Aplicada$gv. 22, n. 1, p. 154-189, 2015.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia; Embrapa Solos. |
Data corrente: |
30/11/2017 |
Data da última atualização: |
28/12/2017 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
MENEZES, C. E. G.; GUARESCHI, R. F.; PEREIRA, M. G.; ANJOS, L. H. C.; CORREIA, M. E. F.; BALIEIRO, F. de C.; PICCOLO, M. de C. |
Afiliação: |
CARLOS EDUARDO GABRIEL MENEZES, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, PINHEIRAL, RJ; RONI FERNANDES GUARESCHI, UFRRJ; MARCOS GERVASIO PEREIRA, UFRRJ; LÚCIA HELENA CUNHA ANJOS, UFRRJ; MARIA ELIZABETH FERNANDES CORREIA, CNPAB; FABIANO DE CARVALHO BALIEIRO, CNPS; MARISA DE CÁSSIA PICCOLO, USP, PIRACICABA SP. |
Título: |
Organic matter in areas under secondary forests and pasture. |
Título original: |
Matéria orgânica em áreas de florestas secundárias e pastagem. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
CERNE, Lavras, v. 23, n. 3, July/Sept. 2017. |
ISSN: |
2317-6342 |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/01047760201723032333 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a densidade do solo e o estoque de carbono (EstC) do solo, as frações químicas e granulométricas da matéria orgânica e o sinal isotópico do DELTA13C do solo em fragmentos florestais e uma área de pastagem mista (MMP). O estudo foi realizado no município de Pinheiral, Estado do Rio de Janeiro. As áreas avaliadas foram: fragmento de floresta secundária em estádio inicial (FSEI) com 20 anos de regeneração; fragmento de floresta secundária em estádio intermediário (FSEI), com 25 anos de regeneração; fragmento de floresta secundária em estádio avançado (FSEA) com 60 anos de regeneração e uma pastagem mista manejada (PMM). Os atributos relacionados ao carbono do solo mostraram respostas significativas aos efeitos dos processos de degradação / recuperação da terra, especialmente para os seguintes indicadores: carbono orgânico total, matéria orgânica e matéria orgânica particulada. Não houve alterações significativas para as substâncias húmicas e foi encontrada a prevalência da fração humina. As mudanças mais significativas nos valores de 13C ocorreram até a profundidade de 60 cm. Na área de pastagem, a 0-10 cm, 67% do estoque de carbono vem de plantas C4, reduzindo nas camadas subseqüentes. Nas áreas FSEI e FSEA, em 0-10 cm, a contribuição das plantas C3 foi significativa, com pequenas alterações na profundidade. |
Palavras-Chave: |
Atlantic forest; Carbono orgânico; Composição isotópica; Frações do carbono do solo; Isotopic composition; Mata atlântica; Organic carbon; Soil carbon fractions. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/167893/1/Organic-matter-in-areas-under-secondary-forests-and-pasturE.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/168152/1/2017-077.pdf
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Marc: |
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Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
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