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(Python으로 배우는) OpenCV 프로그래밍 (17회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
김동근
서명 / 저자사항
(Python으로 배우는) OpenCV 프로그래밍 = OpenCV programming with Python / 김동근 저
발행사항
서울 :   가메출판사,   2018  
형태사항
443 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
9788980782994
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.37 2018z2 등록번호 111796891 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.37 2018z2 등록번호 151343382 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.37 2018z2 등록번호 111796891 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.37 2018z2 등록번호 151343382 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

Python으로 OpenCV 프로그래밍 구현방법을 담았다. python, Numpy, Matplotlib, OpenCV. Tensorflow 사용, 영상 및 비디오 입출력, 그래픽, 이벤트 처리, OpenCV 기본연산, 임계값, 히스토그램 처리, 영상 필터링, 영상 분할, 특징 검출, 디스크립터, 매칭, 비디오에서 이동 물체 검출 및 물체 추적 등을 다룬다.

Python으로 OpenCV 프로그래밍을 구현하였습니다.

- python, Numpy, Matplotlib, OpenCV. Tensorflow 사용
- 영상 및 비디오 입출력, 그래픽, 이벤트 처리, OpenCV 기본연산
- 임계값, 히스토그램 처리, 영상 필터링, 영상 분할
- 특징 검출, 디스크립터, 매칭
- 비디오에서 이동 물체 검출 및 물체 추적
- 인공신경망(MLP), 합성곱신경망(CNN)에 의한 기계학습
- MNIST 손글씨 숫자(handwritten digits) 데이터 인식
- 얼굴 검출 및 인식

등에 대하여 프로그래밍 방법을 설명합니다.


정보제공 : Aladin

저자소개

김동근(지은이)

충남대학교 대학원 전산학과에서 영상처리 전공으로 박사학위를 취득하고, 한국전자통신 연구원에서 초빙연구원, UCSB에서 방문연구를 수행하였으며, 현재는 공주대학교 천안공과대학 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 저서로는 'OpenCV 컴퓨터 비전 프로그래밍', 'OpenCV Programming', 'C.C++ 프로그래밍', '윈도우즈 API 프로그래밍', 'C프로그래밍 언어', 'Visual C++ 프로그래밍' 등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

Chapter 01 서론 
01 영상처리와 컴퓨터 비전 
02 OpenCV 개요 
03 파이썬, Numpy, Matplotlib, OpenCV 설치 

Chapter 02 영상 및 비디오 입출력 
01 영상 입출력과 디스플레이 
02 비디오 프레임 캡처와 화면 표시 
03 비디오 파일 녹화 
04 matplotlib 비디오 디스플레이 

Chapter 03 간단한 그래픽 및 이벤트 처리 
01 직선 및 사각형 그리기 
02 원 및 타원 그리기 
03 다각형 그리기 
04 문자열 출력 
05 키보드 이벤트 처리 
06 마우스 이벤트 처리 
07 트랙바 이벤트 처리 

Chapter 04 OpenCV 기본연산 
01 영상 속성과 화소 접근 
02 관심 영역과 ROI 
03 영상 복사 
04 영상 채널 분리와 병합 
05 컬러 공간 변환 
06 영상의 크기 변환과 회전 
07 산술연산, 비트연산, 비교범위, 수치연산 함수 
08 수학 및 통계 함수	

Chapter 05 임계값과 히스토그램 처리 
01 임계값 영상 
02 히스토그램 계산 
03 히스토그램 평활화(equalization) 
04 히스토그램 역투영 
05 히스토그램 비교 

Chapter 06 영상 공간 필터링 
01 블러 필터 
02 미분 필터 
03 일반적인 필터 연산 
04 모폴로지 연산 
05 템플릿 매칭 

Chapter 07 영상 분할 
01 Canny 에지 검출 
02 Hough 변환에 의한 직선, 원 검출 
03 컬러 범위에 의한 영역 분할 
04 윤곽선 검출 및 그리기 
05 영역 채우기, 인페인트, 거리 계산, 워터쉐드	
06 피라미드 기반 분할 
07 K-Means 클러스터링 분할 
08 연결요소 검출 

Chapter 08 영상 특징 검출 
01 코너점 검출 
02 체스보드 패턴 코너점 검출 
03 모멘트(moments) 
04 모양(shape) 관련 특징 검출 
05 모양 매칭 
06 적분 영상 
07 Haar-like 특징 

Chapter 09 특징 검출, 디스크립터, 매칭 
01 FastFeatureDetector 특징 검출 
02 MSER 특징 검출 
03 SimpleBlobDetector 특징 검출 
04 GFTTDetector 특징 검출 
05 ORB 특징 검출 및 디스크립터 계산 
06 BRISK 특징 검출 및 디스크립터 계산 
07 KAZE, AKAZE 특징 검출 및 디스크립터 계산 
08 SIFT 특징 검출 및 디스크립터 계산 
09 SURF 특징 검출 및 디스크립터 계산 
10 디스크립터를 이용한 특징 매칭 
11 HOG 디스크립터 
12 영상 스티칭 

Chapter 10 비디오 처리 
01 평균 배경 차영상 
02 BackgroundSubtractor로 배경과 전경 분할 
03 광류 계산 
04 MeanShift/CamShift 추적 
05 Kalman Filter 물체 추적 
06 비디오에서 특징 매칭 
07 OpenCV 추적기 

Chapter 11 기계학습 
01 인공신경망(Artificial Neural Networks) 
02 DNN(Deep Neural Networks) 
03 물체 검출(Object Detection) 
04 얼굴 인식(Face Recognition)

관련분야 신착자료

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (U.S.) (2020)
Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)