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C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지

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  • 저 : 윤대희
  • 출판사 : 위키북스
  • 발행 : 2019년 08월 13일
  • 쪽수 : 440
  • 제품구성 : 전1권
  • ISBN : 9791158391669
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    출판사 서평

    이 책은 컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룹니다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV에 대해 배울 수 있는 영상처리 입문서입니다.

    이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 Tesseract-OCR과 TensorFlow 등을 활용해 영상 처리 프로젝트까지 진행하고, 다양한 응용 방법을 제시합니다.

    [이 책에서 다루는 내용]

    ◎ C#과 파이썬용 OpenCV의 데이터 형식과 행렬 및 배열 연산
    ◎ 이미지/동영상/카메라를 활용한 입출력과 결과 저장
    ◎ 전처리 과정과 정보를 탐색하기 위한 이미지 변형
    ◎ 유의미한 정보를 검출하기 위한 이미지 변환
    ◎ 이미지에서 정보를 검출 및 인식
    ◎ 객체 검출을 포함한 모션 추적
    ◎ Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트
    ◎ TensorFlow와 Python OpenCV4를 활용한 프로젝트

    목차

    [01부] OpenCV 이론

    ▣ 01장- 컴퓨터 비전의 이해

    01. 컴퓨터 비전이란?
    -영상 처리의 필요성
    -영상 처리의 한계점
    -데이터 변형
    -이미지 데이터
    02. OpenCV란?
    -OpenCV의 역사
    03. 알고리즘 설계
    -문제 해결을 위한 선행 조건
    -하드웨어와 소프트웨어의 선택
    -시스템 설계
    -개발 규칙
    04. 디지털 이미지 프로세싱
    -전처리 알고리즘
    -노이즈 및 디노이즈
    -특징 및 유사성 검출
    05. 영상 처리 분야
    -영화 산업
    -의료 분야
    -이미지 번역
    -OpenCV의 활용
    06. C# OpenCvSharp 설치
    -NuGet 패키지 설치
    -네이티브 래퍼(Native Wrapper) 적용
    -확장 네임스페이스
    -OpenCvSharp 사용하기
    -참고사항
    07. Python OpenCV 설치
    -pip를 이용한 설치
    -IDE
    -OpenCV 사용하기
    -참고사항

    ▣ 02장- OpenCV 시작하기
    01. 이미지 크기
    -이미지 크기 속성
    -OpenCV에서 이미지의 크기를 표현하는 방법
    02. 정밀도
    -비트 표현
    -OpenCV 정밀도 표현법
    03. 채널
    -색상 표현
    -OpenCV 채널 표현법
    04. 관심 영역
    05. 관심 채널
    06. 히스토그램

    ▣ 03장- 데이터 타입과 연산
    01. 기본 데이터
    -C# OpenCvSharp에서 사용되는 기본 데이터 타입
    -스칼라(Scalar) 구조체
    -Python OpenCV에서 사용되는 기본 데이터 타입
    02. Mat 데이터
    -조밀 행렬(dense matrix)
    -Mat 클래스 - N차원 밀집 행렬
    -Mat 클래스 메모리 레이아웃
    -Mat 객체 생성
    -MatExpr 클래스 - 행렬 표현식
    -행렬의 개별 단위 요소에 접근하기
    -행렬의 블록 단위 요소에 접근하기
    -Mat 클래스 행렬 연산
    -그 밖의 행렬 메서드
    -희소 행렬
    -희소 행렬 생성
    -희소 행렬의 요소 할당 및 접근
    -Mat 클래스 - 관심 영역
    -Mat 클래스 - 관심 채널
    -Numpy 행렬
    03. Numpy 데이터
    -ndarray 클래스 - N차원 배열
    -배열의 개별 단위 요소에 접근하기
    -배열의 블록 단위 요소에 접근하기
    -배열 차원 변형
    -배열 병합 및 분리
    -그 밖의 배열 함수
    -배열 연산
    -matrix 클래스
    -ndarray 클래스 - 관심 영역
    -ndarray 클래스 - 관심 채널

    [02부] C# & 파이썬 함수

    ▣ 04장- 기초 예제

    01. 이미지 입력
    02. 이미지 출력
    03. 동영상 출력
    -FPS(Frame Per Second)
    04. 카메라 출력
    05. 도형 그리기
    -선형 타입
    -비트 시프트
    -직선 그리기
    -사각형 그리기
    -원 그리기
    -호 그리기
    -내부가 채워지지 않은 다각형 그리기
    -내부가 채워진 다각형 그리기
    -문자 그리기
    06. 결과 저장
    -이미지 저장
    -동영상 저장

    ▣ 05장- 이미지 변형
    01. 색상 공간 변환
    02. HSV 색상 공간
    03. 이진화
    -오츠 알고리즘
    -삼각형 알고리즘
    04. 이미지 연산
    -덧셈 함수
    -뺄셈 함수
    -곱셈 함수
    -나눗셈 함수
    -최댓값 함수
    -최솟값 함수
    -절댓값 함수
    -절댓값 차이 함수
    -비교 함수
    -선형 방정식 시스템의 해 찾기 함수
    -AND 연산 함수
    -OR 연산 함수
    -XOR 연산 함수
    -NOT 연산 함수
    05. 흐림 효과
    -커널과 고정점
    -테두리 외삽법
    -단순 흐림 효과
    -박스 필터 흐림 효과
    -중간값 흐림 효과
    -가우시안 흐림 효과
    -양방향 필터 흐림 효과

    ▣ 06장- 이미지 변환
    01. 확대 & 축소
    -이미지 확대(Pyramid Up)
    -이미지 축소(Pyramid Down)
    02. 이미지 크기 조절
    03. 대칭 & 회전
    04. 기하학적 변환
    -아핀 변환
    -원근 변환
    05. 모폴로지 변환
    06. 모폴로지 연산
    -열림 연산
    -닫힘 연산
    -그레이디언트 연산
    -탑햇 연산
    -블랙햇 연산
    -히트미스 연산

    ▣ 07장- 이미지 검출
    01. 가장자리 검출
    -소벨 미분
    -샤르 필터
    -라플라시안
    -캐니 엣지
    02. 윤곽선 검출
    -계층 구조
    -윤곽선 검출
    -윤곽선 그리기
    03. 다각형 근사
    -윤곽선의 길이 계산
    -윤곽선의 면적 계산
    -윤곽선의 경계 사각형
    -윤곽선의 최소 면적 사각형
    -윤곽선의 최소 면적 원
    -윤곽선의 타원 피팅
    -윤곽선의 볼록 껍질
    -윤곽선의 볼록성 시험
    -윤곽선의 모멘트
    04. 코너 검출
    05. 직선 검출
    06. 원 검출

    [03부] 실전 예제

    ▣ 08장- C# - 명함 검출

    01. 테서렉트
    02. 각도 계산
    03. 사각형 검출
    04. 이미지 변환
    05. 문자 인식

    ▣ 09장- 파이썬 - 객체 검출
    01. 텐서플로
    02. 객체 검출
    03. 정규 표현식
    04. 객체 추적
    05. 객체 인식

    ▣ 부록A- 색상 코드표
    -스칼라 구조체의 색상 코드표

    ▣ 부록B- 정규 표현식
    -메타 문자 목록
    -이스케이프 문자 목록
    -최소 매칭 목록
    -정규 표현식 함수
    -플래그
    -Match 객체의 메서드
    -Match 객체의 속성

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    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학을 전공했다. 컴퓨터 비전 강의를 진행했으며, 블로그(https://076923.github.io/)를 통해 프로그래밍 및 컴퓨터 비전 지식을 공유하고 있다. 현재는 3D 공간데이터 플랫폼 회사인 어반베이스의 머신러닝 팀에서 컴퓨터 비전을 담당하며, 2D 도면을 3D로 변환하는 프로젝트를 진행하고 있다. 컴퓨터 비전, 머신러닝, 딥러닝을 연구하고 활용하는 데 관심이 있다.

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