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파이썬 3로 컴퓨터 비전 다루기 : 이미지 인식, 추적, 기계 학습, 비디오 처리, 컴퓨터 비전 웹서비스

파이썬 3로 컴퓨터 비전 다루기 : 이미지 인식, 추적, 기계 학습, 비디오 처리, 컴퓨터 비전 웹서비스 (Loan 20 times)

Material type
단행본
Personal Author
Kapur, Saurabh 김정중, 역
Title Statement
파이썬 3로 컴퓨터 비전 다루기 : 이미지 인식, 추적, 기계 학습, 비디오 처리, 컴퓨터 비전 웹서비스 / 사우랍 카푸 지음 ; 김정중 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   에이콘,   2018  
Physical Medium
229 p. : 삽화(일부천연색), 도표 ; 24 cm
Series Statement
acorn+PACKT technical book
Varied Title
Computer vision with Python 3 : image classification, object detection, video processing, and more
ISBN
9791161751061 9788960772106 (세트)
General Note
색인수록  
Subject Added Entry-Topical Term
Computer vision Python (Computer program language)
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No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.37 2018 Accession No. 121243697 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.37 2018 Accession No. 151340573 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 2018 Accession No. 151340573 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

Pillow, Scikit-image, OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리를 활용해 파이썬으로 컴퓨터 비전을 다루는 방법을 소개한다. 컴퓨터 비전이 어떻게 활용될 수 있는지 쉬운 주제부터 복잡한 것까지 단계적으로 보여준다. 관심 있는 분야에 컴퓨터 비전을 적용하는데 많은 도움이 될 것이다.

Pillow, scikit-image, OpenCV 등의 오픈소스 라이브러리 사용, 에지 검출, 색상 처리, 이미지 특징 추출과 같은 프로그램 작성, LBP와 ORB 등의 특징 검출 알고리즘 구현, 외부 카메라나 비디오 파일을 이용한 물체 추적, 머신 러닝을 이용한 글자 인식, 합성곱 신경망을 이용한 이미지 패턴 학습 방법, 클라우드 인프라를 통한 컴퓨터 비전 서비스 제공 등에 대한 내용이 담겨있다.

Pillow, Scikit-image, OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리를 활용해 파이썬으로 컴퓨터 비전을 다루는 방법을 소개한다. 컴퓨터 비전이 어떻게 활용될 수 있는지 쉬운 주제부터 복잡한 것까지 단계적으로 보여준다. 독자가 관심 있는 분야에 컴퓨터 비전을 적용하는데 많은 도움이 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ Pillow, scikit-image, OpenCV 등의 오픈소스 라이브러리 사용
■ 에지 검출, 색상 처리, 이미지 특징 추출과 같은 프로그램 작성
■ LBP와 ORB 등의 특징 검출 알고리즘 구현
■ 외부 카메라나 비디오 파일을 이용한 물체 추적
■ 머신 러닝을 이용한 글자 인식
■ 합성곱 신경망을 이용한 이미지 패턴 학습 방법
■ 클라우드 인프라를 통한 컴퓨터 비전 서비스 제공

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 파이썬에 대한 기본 지식을 바탕으로 컴퓨터 비전 알고리즘 구현의 기초 능력을 쌓고자 하는 개발자에게 적합하다. 또한 컴퓨터 비전에 대한 이론적 지식은 갖췄지만, 알고리즘 구현 경험이 부족한 개발자에게도 적합하다.

★ 이 책의 구성 ★

1장. '이미지 처리에 대한 소개'에서는 이미지 처리의 기본적인 내용을 소개한다. 이미지 처리의 일반적인 사용 예부터 시작해 여러 이미지 처리 라이브러리의 설치 방법을 설명하고, 뒷부분에서는 이미지 읽기/쓰기 및 기본 이미지 조작 연산 방법을 설명한다.
2장. '필터와 특징'에서는 컴퓨터 비전에서 필터(filter)와 특징(feature)이 무엇을 의미하는지 간략히 설명한다. 이미지에 필터를 적용할 때 기본이 되는 합성곱(convolution)부터 가우시안 블러와 중간값 블러 등의 일반적인 필터를 살펴본다. 후반부에서는 기본 이미지 특징을 설명하고 이 특징을 파이썬을 이용해 구현하는 방법을 다룬다.
3장. '특징들에 대해 더 알아보기: 물체 검출'에서는 지역 이진 패턴(local binary pattern)과 ORB 같은 정교한 이미지 특징 추출 알고리즘을 소개한다. 이러한 알고리즘은 이미지에 있는 물체를 인식하고 동일한 물체가 있는 다른 이미지와 대응시키는 데 이용된다. 이와 같은 대응 알고리즘은 복잡한 컴퓨터 비전 알고리즘의 기초가 된다.
4장. '분할: 이미지 더 이해하기'에서는 이전 두 장과는 다른 주제를 다룬다. 이 장에서는 윤곽선 검출, 슈퍼픽셀, 워터쉐드(watershed), 정규화된 그래프 컷과 같은 이미지 분할 알고리즘을 살펴본다. 이러한 알고리즘은 구현하기가 매우 쉽고 거의 실시간으로 실행된다. 이미지 분할은 배경 제거, 이미지 이해, 장면 레이블 등의 실제 응용 예에서 사용할 수 있다. 최근에는 머신 러닝, 특히 딥러닝의 발전으로 인해 파라미터를 수동으로 거의 조정하지 않고도 좀 더 정교한 이미지 분할이 가능해졌다.
5장. '컴퓨터 비전과 머신 러닝의 통합'에서는 두 개의 다른 분야를 하나로 통합한다. 이 장에서는 머신 러닝 알고리즘을 이미지 처리에 어떻게 적용할 수 있는지 보여준다. 숫자 인식을 위한 고전적인 이미지 분류 프로그램을 구현한다.
6장. '신경망을 이용한 이미지 분류'에서는 앞 장에 이어서 신경망(neural network)이라는 고급 머신 러닝 기법을 사용해 숫자 분류기를 구현한다. 케라스(Keras)라는 새로운 라이브러리를 설치해 신경망을 구현한다.
7장. 'OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 소개'에서는 새로운 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV를 소개한다. 지금까지 다룬 모든 이미지 처리의 개념과 알고리즘을 다시 살펴보고 OpenCV를 사용해 구현한다.
8장. 'OpenCV를 이용한 물체 검출'에서는 여러 특징 추출 알고리즘을 설명하고 OpenCV를 사용해 구현해본다.
9장. 'OpenCV를 이용한 비디오 처리'에서는 이미지 대신 비디오로 작업하는 방법을 설명한다. 코드를 통해 비디오를 캡처하고 저장하는 법을 안내한 후 크기 조정 및 비디오의 색상 공간(color space) 변경 등의 작업을 어떻게 수행하는지 설명한다. 마지막 절에서는 비디오에서 물체 추적을 구현하는 방법을 살펴본다.
10장. '컴퓨터 비전을 서비스로 제공하기'에서는 실제 서비스되는 컴퓨터 비전 시스템을 구축하는 방법에 대한 개요를 제공하며, 컴퓨터 비전 알고리즘에 필요한 인프라에 초점을 맞춘다. 간단한 컴퓨터 비전 서비스를 구현해보면서 구글 이미지(Google Image) 검색과 같은 서비스가 어떻게 구축되는지 확인할 수 있다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

사우랍 카푸(지은이)

인도델리공과대학(Indraprastha Institute of Information Technology, Delhi)의 컴퓨터과학과 학생이며 컴퓨터 비전, 수치 해석, 알고리즘 설계에 관심이 많다. 도전적인 컴퓨터 프로그래밍 문제들을 해결하면서 많은 시간을 보낸다. IoT 응용프로그램을 제작하거나 하드웨어에 납땜하는 것도 즐긴다. 여가 시간에는 크리켓을 하거나 관람한다.

김정중(옮긴이)

인공지능, 로봇, 컴퓨터 비전 분야에 관심이 많고, 관련 프로젝트 및 연구를 진행했으며, 학습에 기반을 둔 로봇의 동작 계획/생성으로 박사 학위를 받았다. 현재는 인공지능을 활용해 복잡한 환경에서 여러 작업을 하는 기계 시스템/로봇을 만들기 위한 연구를 진행 중이다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

1장. 이미지 처리에 대한 소개 
__이미지 처리: 응용 사례 
__이미지 처리 라이브러리 
____Pillow 
____scikit-image 소개 
__요약 


2장. 필터와 특징 
__이미지 미분 
____커널 
__합성곱 
__이미지 필터의 이해 
____가우시안 블러 
____중간값 필터 
____팽창과 침식 
____커스텀 필터 
____이미지 임계 처리 
__에지 검출 
____소벨 에지 검출기 
____캐니 에지 검출기 
____Hough 직선 
____Hough원 
__요약 


3장. 특징들에 대해더 알아보기: 물체 검출 
__이미지 특징 다시 보기 
__해리스 코너 검출 
__지역 이진 패턴 
__ORB 
____oFAST: FAST 키포인트 방향 
____FAST 검출기 
____강도값 중심에 의한 방향 
____rBRIEF: 회전 인식 BRIEF 
____조정된 BRIEF 
____분산과 상관관계 
__이미지 이어 붙이기 
__요약 

4장. 분할: 이미지더 이해하기 
__이미지 분할 소개 
__윤곽선 검출 
__워터쉐드 알고리즘 
__슈퍼픽셀 
__정규화된 그래프 컷 
__요약 


5장. 컴퓨터 비전과 머신 러닝의 통합 
__머신 러닝 소개 
____데이터 전처리 
____scikit-learn(sklearn) 
__컴퓨터 비전을 위한 머신 러닝의 응용 예 
__로지스틱 회귀 
__서포트 벡터 머신 
__k-평균 클러스터링 
__요약 


6장. 신경망을 이용한 이미지 분류 
__신경망 소개 
____기본 신경망 설계 
____네트워크 학습 
____신경망을 이용한 MNIST 숫자 분류 
____히든 레이어 다루기 
__합성곱 신경망 
__머신 러닝의 난제들 
__요약 


7장. OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 소개 
__설치 
____맥 OS 
____윈도우 
____리눅스 
__OpenCV API들 
____이미지 읽기 
__요약 


8장. OpenCV를 이용한 물체 검출 
__Haar Cascades 
____적분 이미지 
__SIFT 
____SIFT의 내부 알고리즘 
__SURF 
____SURF 키포인트 검출 
____SURF 키포인트 설명자 
__요약 


9장. OpenCV를 이용한 비디오 처리 
__비디오 읽기/쓰기 
____비디오 읽기 
____비디오 쓰기 
__비디오에 대한 기본 연산 
____그레이스케일로 변환 
__색상 추적 
__물체 추적 
____커널화된 상관필터(KCF) 
____루카스 카나데 추적기(LK 추적기) 
__요약 


10장. 컴퓨터 비전을 서비스로 제공하기 
__컴퓨터 비전을 서비스로 제공하기: 구조 개요 
__환경 설정 
____http-server 
____virtualenv 
____flask 
__서버-클라이언트 모델 개발 
____클라이언트 
____서버 
__컴퓨터 비전 엔진 
__모두 다 합치기 
____클라이언트 
____서버 
__요약

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