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OpenCV 제대로 배우기 (Loan 203 times)

Material type
단행본
Personal Author
Bradski, Gary R. Kaehler, Adrian, 저 황선규, 역
Title Statement
OpenCV 제대로 배우기 / 개리 로스트 브라드스키, 에이드리안 캘러 지음; 황선규 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   한빛미디어,   2009  
Physical Medium
756 p. : 삽화 ; 24 cm
Varied Title
Learning OpenCV : computer vision with the OpenCV library
ISBN
9788979146943
General Note
OpenCV 라이브러리를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 725-744)과 색인수록
Subject Added Entry-Topical Term
Computer vision
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No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.37 2009 Accession No. 121186620 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.37 2009 Accession No. 121186628 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.37 2009 Accession No. 151282564 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.37 2009 Accession No. 151282564 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

OpenCV(오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리: Open Source Computer Vision Library) 사용에 관한 작업 지침과 OpenCV를 효과적으로 사용하기 위해 필요한 컴퓨터 비전(computer vision)에 관한 배경 지식을 제공한 책. 또한 OpenCV라는 도구를 이용하여 독자 여러분이 멋진 컴퓨터 비전 프로그램을 빠르고 쉽게 만들 수 있게 해준다.

비전 알고리즘이 어떻게 동작하는지 직관적으로 설명함으로써 프로그램을 설계하고 디버깅(debugging)하는 지침을 제공한다. 또한, 다른 책에서 딱딱하게 설명하고 있는 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 이해하기 쉽게 풀어 썼다.

이 책은 OpenCV(오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리: Open Source Computer Vision Library) 사용에 관한 작업 지침과 OpenCV를 효과적으로 사용하기 위해 필요한 컴퓨터 비전(computer vision)에 관한 배경 지식을 제공한다. 또한 OpenCV라는 도구를 이용하여 독자 여러분이 멋진 컴퓨터 비전 프로그램을 빠르고 쉽게 만들 수 있게 해준다. 비전 알고리즘이 어떻게 동작하는지 직관적으로 설명함으로써 프로그램을 설계하고 디버깅(debugging)하는 지침을 제공한다. 또한, 다른 책에서 딱딱하게 설명하고 있는 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 이해하기 쉽게 풀어 썼다

이 책의 특징과 장점
-. OpenCV 함수에 대한 보다 자세한 설명과 올바른 사용법을 알려준다.
-. 비전 알고리즘이 어떻게 동작하는지에 대한 직관적인 이해를 돕는다.
-. 언제, 어떤 알고리즘을 사용해야 하는지 적절한 적용법을 알려준다.
-. 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 실제 동작하는 예제 코드를 이용해서 구현한다.
-. 오동작이 일어났을 때 어느 부분을 고쳐야 하는지에 대한 직관력을 제시한다.

어떤 독자를 위한 책인가?
-. 영상 처리 프로그래머
-. 영상 처리 관련 학부 학생(4학년) 또는 대학원생

OpenCV 라이브러리를 활용한 실전 영상 처리 프로그래밍

『OpenCV 제대로 배우기』는 독자 여러분을 급속하게 발전하는 컴퓨터 비전 프로그래밍 속으로 안내한다. 오픈 소스 컴퓨터 비전 (OpenCV) 라이브러리 개발자가 쓴 이 책은 컴퓨터 비전 이론과 OpenCV 라이브러리 사용법을 함께 설명한다.
컴퓨터 비전은 보안 시스템, 공장의 자동 결함 검사, 의료 영상 분석, 무인 항공 시스템 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 구글 지도와 구글 어스의 연계, LCD 모니터의 픽셀 결함 검사에 사용되며, 심지어 여러분이 입은 티셔츠의 바느질에 이상이 있는지 검사하는 시스템에도 컴퓨터 비전이 사용된다.
OpenCV는 사용하기 쉬운 컴퓨터 비전 프레임워크와 실시간으로 동작하는 500개 이상의 비전 관련 함수를 제공한다. 이 책은 비전 관련 이론과 함수를 자세히 설명하고 있기 때문에, 컴퓨터 비전 개발자, 학생, 또는 취미로 공부하는 사람들이 컴퓨터 비전을 체계적으로 학습할 수 있도록 도와줄 것이다.

프로그램에 시각을 부여하는 것은 매력적이면서 재미있는 작업이다. 이 책은 여러분이 간단하거나 복잡한 비전 프로그램을 만들 때 꼭 필요한 책이며, 언제든 참고할 수 있는 참고서가 되어 줄 것이다.


OpenCV란 무엇인가?
OpenCV는 오픈 소스로 만들어지고 있는 컴퓨터 비전 라이브러리(computer vision library)이다. OpenCV 라이브러리는 C와 C++ 언어를 이용하여 작성되었고, 리눅스, 윈도우, 맥 OS X 등에서 동작한다. OpenCV의 주요 목적 중 하나는 사용하기 쉬운 컴퓨터 비전 기반 구조(infrastructure)를 제공함으로써 정교한 컴퓨터 비전 응용프로그램을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 것이다. OpenCV 라이브러리는 500개가 넘는 함수로 구성되어 있으며 이들 함수는 공장에서의 불량 검사, 의료 영상, 보안, 사용자 인터페이스, 카메라 보정, 스테레오 비전, 로봇 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에 사용된다.

누가 OpenCV는 어디에 사용되는가?
OpenCV는 다양한 응용프로그램과 산업 및 연구 분야에서 사용되고 있다. 응용프로그램에는 위성 사진 또는 인터넷 지도 영상 이어 붙이기, 영상 스캔 정렬, 의료 영상에서 잡음 제거, 객체 분석, 보안 및 침입자 감시 시스템, 자동 모니터링 및 안전 시스템, 제품 검사 시스템, 카메라 보정, 군사 시스템, 무인 비행기, 자동차, 잠수함 등을 포함한다. 심지어 음성의 스펙트럼 영상을 분석하여 음성 또는 음악 인식에서도 사용된다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

에이드리안 캘러(지은이)

어플라이드 마인드(Applied Minds)의 선임 연구원이다. 현재 기계 학습, 통계적 모델링, 컴퓨터 비전, 로봇에 관한 연구를 진행하고 있다. 에이드리안은 1998년 콜롬비아 대학교(Columbia University) 이론 물리학 분야 박사 학위를 받았다. 이후 인텔(Intel)과 스탠퍼드 대학교 AI 연구소에 소속되어 있으며, DARPA 그랜드 챌린지 대회에서 우승한 스탠리 팀에서도 활동하였다. 그는 물리학, 전자 공학, 컴퓨터 과학, 로봇 분야에서 다수의 논문과 특허를 발표하였다.

개리 브래드스키(지은이)

어레이(Arraiy.com)의 CTO로 과거 여러 스타트업 기업에서 직책을 맡았고 스탠퍼드 대학 인공지능 연구소의 컴퓨터 과학과 컨설팅 교수로 재직했다. 그는 OpenCV 라이브러리의 창시자이자 유명 발표자이며 오픈 소스 공동체의 기여자다.

황선규(옮긴이)

2006년 한양대학교에서 영상 처리 전공으로 박사 학위를 받았으며, 이후 뉴질랜드 캔터베리 대학교와 한양대학교에서 박사후과정(PostDoc)과 연구 교수로 재직하였다. 2009년 LG전자 MC연구소에 입사하여 전략 스마트폰 카메라 기능 개발과 안드로이드 카메라 프레임워크 업무를 담당하였다. 2016년부터 (주)패스트캠퍼스에서 OpenCV와 컴퓨터 비전 강의를 진행하고 있고, 2019년부터는 ‘프로그래머스’ 사이트를 통해 코딩 테스트와 알고리즘 강의도 진행하고 있다. 저서로는 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』, 『Visual C++ 영상 처리 프로그래밍』, 『영상 처리 프로그래밍 by Visual C++』, 역서로는 『OpenCV 제대로 배우기』가 있다. https://sunkyoo.github.io/

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
역자 서문 = 5
저자 서문 = 7
1장 훑어보기 = 21
 1 OpenCV 개요 = 21
 2 누가 OpenCV를 사용하는가? = 22
 3 컴퓨터 비전이란? = 23
 4 OpenCV의 역사 = 27
 5 OpenCV 설치 = 31
 6 CVS를 이용하여 최신 OpenCV 받기 = 34
 7 다양한 OpenCV 도움말 = 35
 8 OpenCV 구조와 내용 = 37
 9 이식성 = 39
 10 연습문제 = 40
2장 OpenCV 소개 = 41
 1 시작하기 = 41
 2 첫 번째 프로그램 - 정지 영상 출력 = 42
 3 두 번째 프로그램 - AVI 동영상 재생 = 45
 4 간단한 사용자 인터페이스 추가 = 48
 5 간단한 변환 = 52
 6 좀 더 복잡한 연산 = 55
 7 카메라로부터 입력받기 = 58
 8 AVI 파일 저장하기 = 60
 9 향후 발전 방향 = 62
 10 연습문제 = 63
3장 OpenCV 기본 사용법 = 65
 1 OpenCV 기본 데이터 타입 = 65
 2 CvMat 행렬 구조체 = 68
 3 IplImage 구조체 = 80
 4 행렬과 영상에 관한 연산 = 88
 5 그리기 함수 = 126
 6 데이터 관리 및 저장 = 133
 7 IPP 라이브러리 = 138
 8 요약 = 139
 9 연습문제 = 140
4장 HighGUI = 143
 1 이식성있는 그래픽 툴킷 = 143
 2 윈도우 생성하기 = 144
 3 영상 불러오기 = 146
 4 화면에 영상 출력하기 = 147
 5 비디오 다루기 = 159
 6 ConvertImage = 165
 7 연습문제 = 166
5장 영상 처리 = 169
 1 훑어보기 = 169
 2 스무딩(블러링) = 169
 3 영상 모폴로지 = 176
 4 플러드필 = 189
 5 크기 변환 = 193
 6 피라미드 영상 = 194
 7 임계값 = 200
 8 연습문제 = 207
6장 영상 변환 = 211
 1 훑어보기 = 211
 2 컨볼루션 = 211
 3 그래디언트와 소벨 미분 = 216
 4 라플라시안 = 219
 5 캐니 엣지 검출기 = 221
 6 허프 변환 = 223
 7 매핑 = 232
 8 늘이기, 줄이기, 와핑, 회전 = 234
 9 CartToPolar와 PolarToCart = 246
 10 LogPolar = 247
 11 이산 푸리에 변환 = 251
 12 이산 코사인 변환 = 257
 13 적분 영상 = 258
 14 거리 변환 = 261
 15 히스토그램 균등화 = 264
 16 연습문제 = 268
7장 히스토그램과 매칭 = 271
 1 히스토그램 기본 자료 구조 = 274
 2 히스토그램 데이터에 접근하기 = 277
 3 히스토그램 기본 연산 = 279
 4 좀 더 복잡한 기법 = 289
 5 연습문제 = 304
8장 외곽선 = 307
 1 메모리 스토리지 = 307
 2 시퀀스 = 309
 3 외곽선 검출 = 323
 4 외곽선 예제 2 = 334
 5 외곽선을 이용한 다양한 작업 = 336
 6 외곽선 매칭 = 345
 7 연습문제 = 358
9장 영상의 일부와 분할 = 361
 1 객체와 분할 = 361
 2 배경 제거 = 362
 3 워터쉐드 알고리즘 = 401
 4 인페인팅 = 403
 5 평균-이동 분할 = 404
 6 들로네 삼각화, 보로노이 테셀레이션 = 407
 7 연습문제 = 423
10장 추적과 움직임 = 427
 1 추적의 기초 = 427
 2 코너 검출 = 428
 3 서브픽셀 코너 = 432
 4 불변 특징값 = 434
 5 옵티컬 플로우 = 435
 6 평균-이동과 캠시프트 추적 = 454
 7 모션 템플릿 = 459
 8 추정 = 468
 9 콘덴세이션 알고리즘 = 487
 10 연습문제 = 491
11장 카메라 모델과 보정 = 495
 1 카메라 모델 = 496
 2 보정 = 505
 3 왜곡 제거 = 526
 4 전체 보정 = 529
 5 로드리게스 변환 = 534
 6 연습문제 = 536
12장 투영과 3D 비전 = 539
 1 투영 = 540
 2 어파인 변환과 투시 변환 = 542
 3 POSIT: 3D 포즈 측정 = 548
 4 스테레오 영상 = 551
 5 움직임 기반 구조 = 600
 6 2차원과 3차원에서의 직선 적합 = 601
 7 연습문제 = 605
13장 기계 학습 = 607
 1 기계 학습이란? = 607
 2 ML 라이브러리의 공통 루틴 = 624
 3 마할라노비스 거리 = 630
 4 K-평균 = 634
 5 순수/정상 베이즈 분류기 = 640
 6 이진 결정 트리 = 644
 7 부스팅 = 657
 8 랜덤 트리 = 664
 9 얼굴 검출과 하르 분류기 = 671
 10 다른 기계 학습 알고리즘 = 684
 11 연습문제 = 686
14장 OpenCV의 미래 = 691
 1 과거와 미래 = 691
 2 향후 개발 방향 = 693
 3 예술가를 위한 OpenCV = 697
 4 에필로그 = 697
부록 A OpenCV 설치 및 설정 = 699
 1 OpenCV 1.0 다운받기 = 699
 2 OpenCV 1.0 설치하기 = 702
 3 OpenCV 빌드하기 = 706
 4 Visual C++ 2005 환경 설정 = 707
부록 B Visual C++에서 OpenCV 사용하기 = 709
 1 CvvImage 클래스 = 709
 2 윈도우 응용프로그램에서 영상 출력하기 = 711
참고문헌 = 725
찾아보기 = 745

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