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(기본 영상처리부터 고급 컴퓨터 비전까지 아우르는) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 개정판 (Loan 12 times)

Material type
단행본
Personal Author
Laganiere, R. (Robert), 1964- 이문호, 역
Title Statement
(기본 영상처리부터 고급 컴퓨터 비전까지 아우르는) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 / 로버트 라가니에 지음 ; 이문호 옮김
판사항
개정판
Publication, Distribution, etc
의왕 :   에이콘,   2015  
Physical Medium
467 p. : 삽화 ; 24 cm
Series Statement
Acorn + PACKT technical book 시리즈
Varied Title
OpenCV computer vision application programming cookbook (2nd ed.)
ISBN
9788960777224 9788960772106 (set)
General Note
색인수록  
Subject Added Entry-Topical Term
Computer vision --Programming C++ (Computer program language) Application software
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650 0 ▼a Computer vision ▼x Programming
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.37 2015 Accession No. 151326240 Availability Available Due Date Make a Reservation Service C

Contents information

Book Introduction

acorn+PACKT 시리즈. C++ 인터페이스 기반 OpenCV 라이브러리의 최신 내용을 담아냈으며, 초판의 모든 예제를 재검토해 수정하고, OpenCV 라이브러리의 필수 기능에 관한 더 많은 범위를 추가한 책이다.

이론과 프로그래밍을 모두 겸하면서 처리 결과를 직접 보고 분석해야 하는 분야인 영상처리와 컴퓨터 비전 이론 중 주요 알고리즘을 선정해, 초보자도 쉽게 읽으면서 객체지향 프로그래밍으로 구현한 예제로 배울 수 있도록 구성했다. 또한 C++로 효율적으로 구현하는 방법이 구현된 예제 소스를 제공하므로, 독자는 마음껏 수정해 자신만의 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발할 수 있다. 이 책에서 다루는 OpenCV 버전은 2.4.x을 기준으로 한다.

이 책은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하기 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하는 방법을 배우려는 초보 C++ 프로그래머에게 적합한 책이다. 컴퓨터 비전 프로그래밍의 개념을 알기 원하는 전문 소프트웨어 개발자에게도 안성맞춤이다. 학부 수준의 컴퓨터 비전 코스에서 교재로 사용할 수 있으며, 영상처리와 컴퓨터 비전의 대학원생과 연구자에게 도움이 될 것이다.

★ 요약 ★

C++ 인터페이스 기반 OpenCV 라이브러리의 최신 내용을 담아냈으며, 초판의 모든 예제를 재검토해 수정하고, OpenCV 라이브러리의 필수 기능에 관한 더 많은 범위를 추가한 책이다. 이론과 프로그래밍을 모두 겸하면서 처리 결과를 직접 보고 분석해야 하는 분야인 영상처리와 컴퓨터 비전 이론 중 주요 알고리즘을 선정해, 초보자도 쉽게 읽으면서 객체지향 프로그래밍으로 구현한 예제로 배울 수 있도록 구성했다. 또한 C++로 효율적으로 구현하는 방법이 구현된 예제 소스를 제공하므로, 독자는 마음껏 수정해 자신만의 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발할 수 있다. 이 책에서 다루는 OpenCV 버전은 2.4.x을 기준으로 한다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ OpenCV 라이브러리를 이용한 프로그램 설치와 생성
■ 화소 다루기를 통한 영상처리
■ 히스토그램을 이용한 영상 분석
■ 영상을 동질 영역으로 분할하고, 의미 있는 객체 추출
■ 영상 내용을 개선하는 영상 필터 적용
■ 묘사 장면의 다른 시점을 정합하기 위해 영상 기하 활용
■ 서로 다른 영상 관찰로부터 카메라 보정
■ 기계 학습 기술을 이용한 얼굴 검출과 사람 검출

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하기 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하는 방법을 배우려는 초보 C++ 프로그래머에게 적합한 책이다. 컴퓨터 비전 프로그래밍의 개념을 알기 원하는 전문 소프트웨어 개발자에게도 안성맞춤이다. 학부 수준의 컴퓨터 비전 코스에서 교재로 사용할 수 있으며, 영상처리와 컴퓨터 비전의 대학원생과 연구자에게 최고의 참고서다.


★ 이 책의 구성 ★

1장, '영상처리 준비'에서는 OpenCV 라이브러리를 소개하고 영상을 읽고 띄울 수 있는 간단한 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여준다. OpenCV의 기본 데이터 구조체도 소개한다.

2장, '화소 다루기'에서는 영상을 읽을 수 있는 방법을 설명한다. 각 화소에 작업을 수행하기 위해 영상을 조회하는 여러 방법을 설명한다.

3장, '클래스를 이용한 컬러 영상처리'에서는 훨씬 나은 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 여러 가지 객체지향 디자인 패턴을 제시하는 예제로 구성한다. 또한 영상에서 컬러의 개념을 설명한다.

4장, '히스토그램으로 화소 세기'에서는 영상 히스토그램을 계산하는 방법과 영상 수정에 사용할 수 있는 방법을 보여준다. 영상 분할, 객체 검출, 영상 검색을 해낼 수 있는 히스토그램에 기반을 둔 여러 응용을 제시한다.

5장, '형태학 연산으로 영상 변환'에서는 수학적 형태학의 개념을 살펴본다. 여러 연산자를 제시하고, 에지, 코너, 분할 검출에 사용할 수 있는 방법을 알려준다.

6장, '영상 필터링'에서는 주파수 분석과 영상 필터링의 원리를 알려준다. 저주파 필터와 고주파 필터를 영상에 어떻게 적용하는지 보여주고, 미분 연산자의 개념을 제시한다.

7장, '선, 외곽선, 성분 검출'에서는 기하 영상의 특징 검출에 중점을 둔다. 영상에서 외곽선, 선, 연결 성분을 추출하는 방법을 설명한다.

8장, '관심점 검출'에서는 영상에서 여러 가지 특징점을 검출하는 검출기에 대해 설명한다.

9장, '관심점 기술과 정합'에서는 관심점의 기술자를 계산할 수 있는 방법과 영상 간의 점 정합에 사용하는 방법을 설명한다.

10장, '영상에서 투영 관계 추정'에서는 동일한 장면의 두 영상 간에 존재하는 투영 관계를 살펴본다. 카메라 보정 과정도 설명하며, 특징점 정합 문제를 재검토한다.

11장, '비디오 시퀀스 처리'에서는 비디오 시퀀스를 읽고, 쓰고, 비디오 시퀀스의 프레임을 처리하는 프레임워크를 제공한다. 한 프레임에서 다음 프레임까지의 특징점을 추적할 수 있는 방법과 카메라 전방에서 움직이는 전경 객체를 추출하는 방법도 보여준다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

로버트 라가니에(지은이)

캐나다의 오타와 대학교 전자 공학/컴퓨터 과학 대학 교수며, 현재 VIVA 연구실의 공동 설립자이다. 내용 기반 비디오 분석, 비디오 감시, 주행 보조, 객체 인식, 객체 추적 분야에 관련된 여러 과학 논문의 공저자며, 특허를 보유하고 있다. 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook(한국어판)』(에이콘, 2012)과 『(개정판) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』(에이콘, 2014)의 저자다. 2006년 오타와 기반 비디오 분석 스타트업 회사인 비주얼 코텍스(Visual Cortex)를 공동 창업했으며, 아이워치라이프(iWatchLife)(www.iwatchlife.com)가 이 회사를 2009년에 인수했다. 컴퓨터 비전 컨설턴트이기도 하며, 코그니뷰(Cognivue), 아이워치라이프, 템포 애널리틱스(Temp Analytics) 같은 스타트업 회사에서 수석 과학자로 일했다. 1987년 몬트리올의 에콜 폴리테크니크(Ecole Polytechnique)에서 전자공학 학사 학위를 받았고, 몬트리올의 INRS-Telecommuncations에서 석사 학위와 박사 학위를 받았다. 웹 사이트 주소는 www.laganiere.name이다.

이문호(옮긴이)

관심 분야는 정보 검색이며, 매일 4시간 이상 걸리는 출퇴근 시간에 다방면의 원서를 읽는 쏠쏠한 즐거움에 빠져 사는 아날로그 세대다. 영상처리를 전공으로 석사를 마쳤고, 현재 문헌정보학 박사 과정에 있으며, 컴퓨터 비전 기반 IoT 솔루션 개발에 전념하고 있다. 오픈소스 자바 검색 엔진인 루씬(Lucene)에 관한 첫 국내서인 『루씬 인 액션』(에이콘, 2005)을 공역했으며, 오픈소스 영상처리 라이브러리를 다룬 오픈소스 라이브러리 실무 시리즈 도서를 펴낸 저자로도 잘 알려져 있다. 『MATLAB을 활용한 실용 디지털 영상처리』(홍릉과학, 2005), 『오픈소스 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 실무 프로그래밍』(홍릉과학, 2007) 등 7권의 책을 저술했으며, 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』(2012), 『(개정판) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』(2015), 『matplotlib을 이용한 데이터 시각화 프로그래밍』(2015), 『OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 그래픽과 데이터 시각화』(2017)가 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

1 영상처리 준비 
__소개 
__OpenCV 라이브러리 설치 
__영상을 불러오고, 띄우고, 저장하기 
__cv::Mat 데이터 구조체 살펴보기 
__관심 영역 정의 

2 화소 다루기 
__소개 
__화소 값에 접근 
__포인터로 영상 조회 
__반복자로 영상 조회 
__영상을 조회하는 효율적인 반복문 작성 
__이웃 접근으로 영상 조회 
__간단한 영상 산술 수행 
__영상 재사상 

3 클래스를 이용한 컬러 영상처리 
__소개 
__알고리즘 설계 과정에서 전략 패턴 사용 
__처리 모듈과 통신하기 위한 컨트롤러 디자인 패턴 사용 
__컬러 표현 변환 
__색상, 채도, 밝기로 컬러 표현 

4 히스토그램으로 화소 세기 
__소개 
__히스토그램 계산 
__영상 모습을 변경하는 룩업 테이블 적용 
__영상 히스토그램 평활화 
__특정 영상 내용을 검출하기 위한 히스토그램 역투영 
__객체를 찾는 평균 이동 알고리즘 사용 
__히스토그램 비교를 이용한 유사 영상 검색 
__적분 영상으로 화소 개수 세기 

5 형태학 연산으로 영상 변환 
__소개 
__형태학 필터를 이용한 영상 침식과 팽창 
__형태학 필터를 이용한 영상 열림과 닫힘 
__형태학 필터를 이용한 에지와 코너 추출 
__워터쉐드를 이용한 영상 분할 
__MSER를 이용해 두드러진 영역 추출 
__그랩컷 알고리즘으로 전경 객체 추출 

6 영상 필터링 
__소개 
__저주파 통과 필터를 이용한 영상 필터링 
__중간 값 필터를 이용한 영상 필터링 
__에지를 검출하는 방향성 필터 적용 
__영상의 라플라시안 계산 

7 선, 외곽선, 성분 추출 
__소개 
__캐니 연산자로 영상 외곽선 검출 
__영상에서 허프 변환으로 선 검출 
__선을 점집합에 맞추기 
__성분의 외곽선 추출 
__성분의 모양 기술자 계산 

8 관심점 검출 
__소개 
__영상에서 코너 검출 
__특징을 빠르게 검출 
__크기에 불변한 특징 검출 
__다중 크기에서 FAST 특징 검출 

9 관심점 기술과 정합 
__소개 
__지역 템플릿 정합 
__지역 명도 패턴 기술 
__이진 특징으로 특징점 기술 

10 영상에서 투영 관계 추정 
__소개 
__영상 형성 
__카메라 보정 
__영상 쌍의 기본 행렬 계산 
__RANSAC을 이용한 영상 정합 
__두 영상 간의 호모그래피 계산 

11 비디오 시퀀스 처리 
__소개 
__비디오 시퀀스 읽기 
__비디오 프레임 처리 
__비디오 시퀀스 쓰기 
__비디오에서 특징점 추적 
__비디오에서 전경 객체 추출

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