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파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트 : 간단한 영상 입출력부터 머신러닝까지 (Loan 10 times)

Material type
단행본
Personal Author
이세우
Title Statement
파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트 : 간단한 영상 입출력부터 머신러닝까지 / 이세우 지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   인사이트,   2019  
Physical Medium
xv, 456 p. : 천연색삽화 ; 25 cm
Series Statement
프로그래밍인사이트
ISBN
9788966262410
General Note
부록: DLIB와 얼굴 랜드마크  
색인수록  
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Holdings Information

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 2019z3 Accession No. 521004803 Availability In loan Due Date 2021-08-10 Make a Reservation Available for Reserve R Service M

Contents information

Book Introduction

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.


Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

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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