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파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트 : 간단한 영상 입출력부터 머신러닝까지

자료유형
단행본
개인저자
서명 / 저자사항
파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트 : 간단한 영상 입출력부터 머신러닝까지 / 이세우 지음
발행사항
서울 : 인사이트, 2019
형태사항
xv, 456 p. : 천연색삽화 ; 25 cm
총서사항
프로그래밍인사이트
ISBN
9788966262410
일반주기
부록: DLIB와 얼굴 랜드마크 색인수록
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.37 2019z3 등록번호 521004803 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

누구나 쉽게 접근할 수 있는 파이썬 언어를 기반으로 기초적인 영상 출력에서부터 영상 합성과 블렌딩, 컨볼루션 연산을 이용한 영상 필터, 객체 인식과 추적 그리고 머신러닝까지 OpenCV의 주요한 부분을 대부분 다룬다. 다소 어렵고 딱딱할 수 있는 배경 이론을 중학교 수학 수준에서 크게 벗어나지 않는 선에서 설명한다.

각 장의 마지막에 수록되어 있는 주제별 워크숍은 공부한 내용을 스스로 만들어 보면서 정리할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 그 자체만으로도 충분히 실무에 참고하거나 활용할 만한 수준의 프로젝트이다. 또한 라즈베리파이에서 OpenCV를 설치하고 사용하는 방법도 설명하고 있어 다양하게 활용할 수 있다.

"개발자에게 딱 필요한 만큼의 이론과 활용 가능한
프로젝트로 배우는 OpenCV 프로그래밍"

OpenCV는 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 현존하는 가장 영향력 있는 라이브러리이다.
이 책은 누구나 쉽게 접근할 수 있는 파이썬 언어를 기반으로 기초적인 영상 출력에서부터 영상 합성과 블렌딩, 컨볼루션 연산을 이용한 영상 필터, 객체 인식과 추적 그리고 머신러닝까지 OpenCV의 주요한 부분을 대부분 다룬다. 다소 어렵고 딱딱할 수 있는 배경 이론을 중학교 수학 수준에서 크게 벗어나지 않는 선에서 설명한다. 각 장의 마지막에 수록되어 있는 주제별 워크숍은 공부한 내용을 스스로 만들어 보면서 정리할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 그 자체만으로도 충분히 실무에 참고하거나 활용할 만한 수준의 프로젝트이다.
또한 라즈베리파이에서 OpenCV를 설치하고 사용하는 방법도 설명하고 있어 다양하게 활용할 수 있다.
이보다 쉬운 컴퓨터 비전 입문서를 찾기는 쉽지 않을 것이다.


정보제공 : Aladin

저자소개

이세우(지은이)

고등학교 시절 처음 접한 COBOL 프로그래밍을 시작으로 웹(프론트엔드/백엔드), 모바일, 멀티미디어, 임베디드 등 다양한 영역을 넘나드는 은행원 출신 개발자다. 삼성전자, LG전자 등의 IT 기업과 멀티캠퍼스, MDS 아카데미 등의 IT 전문 교육기관에서 재직자를 대상으로 교육을 하는 IT 전문 강사로 활동하고 있다. 컴퓨터 키보드보다 피아노 건반(키보드) 두드리는 것을 더 좋아하고 소스 코드보다 악보를 쓸 때 더 행복해하는 음악가 지망생이기도 하다. 악보 쓰는 프로그래머(http://blog.xcoda.net)라는 블로그를 운영 중이다.

정보제공 : Aladin

목차

1장 개요와 설치
1.1 영상 처리와 컴퓨터 비전
1.2 OpenCV
1.3 NumPy 설치
1.4 PC에서 OpenCV-Python 설치
1.5 라즈베리파이에서 OpenCV-Python 설치
1.6 OpenCV 공식 문서
2장 기본 입출력
2.1 이미지와 비디오 입출력
2.2 그림 그리기
2.3 창 관리
2.4 이벤트 처리
3장 NumPy와 Matplotlib
3.1 NumPy
3.2 Matplotlib
4장 이미지 프로세싱 기초
4.1 관심영역
4.2 컬러 스페이스
4.3 스레시홀딩
4.4 이미지 연산
4.5 히스토그램
4.6 실전 워크숍
5장 기하학적 변환
5.1 이동, 확대/축소, 회전
5.2 뒤틀기
5.3 렌즈 왜곡
5.4 실전 워크숍
6장 영상 필터
6.1 컨볼루션과 블러링
6.2 경계 검출
6.3 모폴로지
6.4 이미지 피라미드
6.5 실전 워크숍
7장 영상 분할
7.1 컨투어
7.2 허프 변환
7.3 연속 영역 분할
7.4 실전 워크숍
8장 영상 매칭과 추적
8.1 비슷한 그림 찾기
8.2 영상의 특징과 키 포인트
8.3 디스크립터 추출기
8.4 특징 매칭
8.5 객체 추적
8.6 실전 워크숍
9장 머신러닝
9.1 OpenCV와 머신러닝
9.2 k-means 클러스터
9.3 k-NN
9.4 SVM과 HOG
9.5 BOW
9.6 캐스케이드 분류기
9.7 실전 워크숍
부록 DLIB와 얼굴 랜드마크
A.1 DLIB
A.2 얼굴 랜드마크 응용

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