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책소개
영상 처리의 기본 개념부터
개발 환경 구축까지 예제로 한번에
OpenCV는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리로, 공통의 API를 사용하여 컴퓨터 비전 또는 영상 처리 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 윈도우, 맥, 리눅스, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제에서 사용이 가능하다는 장점도 가지고 있습니다. 이 책에서는 파이썬을 사용하여 빠르게 OpenCV 프로그램을 개발하고 C++을 사용하여 속도를 최적화할 수 있도록 두 가지 언어에 대한 예제를 제공합니다. 안드로이드에서 OpenCV 프로그램을 동작시키기 위해 필요한 예제도 다루고 있기 때문에 초심자에게 큰 도움이 될 것입니다.
출판사 서평
머신러닝 분야의 비약적인 발전으로 기존 방법으로 해결하지 못했던 많은 일들을 처리할 수 있게 되었습니다. 단순한 영상 처리를 넘어 머신러닝에 적용할 때 입력 이미지를 전처리하는 과정이나 특징을 뽑아내기 위한 작업을 할 때 OpenCV의 활용도가 높아지고 있으며, 앞으로는 머신러닝과 OpenCV를 결합하여 사용하는 경우가 점점 많아지게 될 것입니다.
이 책에서는 영상 처리 이론보다는 입문자들이 OpenCV 프로그래밍에 익숙해지는 데에 초점을 맞추어, 각 OpenCV 함수별 사용법이 아닌 어떻게 OpenCV 함수들을 연계하여 사용할 수 있는지를 다룹니다. 빠른 시간에 코드를 작성할 수 있는 파이썬과 빠른 실행 속도를 자랑하는 C++를 통해 안드로이드 환경에서 영상 처리 함수를 프로그래밍하는 방법에 대해 배워보겠습니다.
이 책의 특징
- 빠르게 OpenCV 프로그래밍에 익숙해질 수 있도록 예제 중심으로 구성했다.
- 필요한 OpenCV 기능을 바로 찾아 사용할 수 있도록 했다.
- 주요 OpenCV 함수에 대한 C++과 파이썬 예제를 제공한다.
이 책이 필요한 독자
- 영상 처리의 기본을 배우고 싶은 사람
- OpenCV 프로그래밍을 빠르게 익히고 싶은 사람
- 새로운 영상 처리 알고리즘을 개발해보고 싶은 사람
독자대상
초중급
소스코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/opencv
목차
Chapter 1 OpenCV 개발 환경 구축하기
1-1 C++ 개발 환경
1-2 파이썬 개발 환경
Chapter 2 기본 예제
2-1 이미지 다루기
2-2 동영상 다루기
Chapter 3 영상 처리 기본 개념
3-1 색공간
3-2 픽셀과 이미지 개념
3-3 Mat 객체와 넘파이 배열
3-4 픽셀에 접근하는 방법
3-5 이미지 채널 분리 및 합치기
Chapter 4 그래픽 사용자 인터페이스
4-1 트랙바
4-2 키보드 이벤트
4-3 마우스 이벤트
4-4 하나의 윈도우에 2개 이상 이미지 보여주기
Chapter 5 이진화
5-1 전역 임계값 사용
5-2 적응형 이진화
Chapter 6 이미지 연산
6-1 블렌딩
6-2 차영상
6-3 이미지 비트 연산
6-4 관심 영역 설정
Chapter 7 그리기 함수
7-1 OpenCV 좌표계
7-2 랜덤색 사용
7-3 사각형 그리기
7-4 원 그리기
7-5 선분 그리기
7-6 타원 그리기
7-7 폴리곤 그리기
7-8 글자 출력
Chapter 8 ROI
8-1 실시간 ROI 구현
8-2 ROI 평균 색 추출하기
Chapter 9 이미지 기하학적 변환
9-1 회전
9-2 크기 조정
9-3 이동
9-4 아핀 변환
9-5 퍼스펙티브 변환
Chapter 10 컨볼루션과 마스크
10-1 컨볼루션과 마스크
10-2 블러링
10-3 에지 검출
Chapter 11 모폴로지
11-1 Erosion
11-2 Dilation
11-3 Opening
11-4 Closing
Chapter 12 허프 변환
12-1 Hough Line Transform
12-2 Hough Circle Transform
Chapter 13 히스토그램
13-1 히스토그램이란?
13-2 히스토그램 구하기
13-3 히스토그램 평활화
13-4 CLAHE
Chapter 14 템플릿 매칭
Chapter 15 영상 분할
15-1 이진화
15-2 HSV 색공간
15-3 라벨링
15-4 Background Subtraction
Chapter 16 컨투어
16-1 컨투어 검출하기
16-2 컨투어 특징 사용하기
Chapter 17 물체 추적하기
17-1 특정 색 기반으로 추적하기
17-2 Meanshift
17-3 Camshift
Chapter 18 응용 예제
18-1 도형 인식하기
18-2 손 인식하기
18-3 책 검출하기
18-4 얼굴에 선글라스 씌우기
18-5 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 카메라 예제
18-6 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 이미지 예제
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저자소개
| 생년월일 | - |
|---|
대학 졸업 후, 회사, 대학원을 거치며 여러 분야의 프로그래밍에 대한 경험을 쌓았다. 하지만 프로그래밍을 멈춰야 하는 순간도 있었다. 그래도 멈추지 않았다. 천천히 가기로 했다. 틈나는 대로 내가 좋아하는 프로그래밍을 해보며 그 결과물을 블로그에 공유했다. 많은 사람들의 호응은 나에게 멈추지 않고 천천히라도 걸을 수 있는 힘을 주었다. 그렇게 나는 오늘도 걷고 있다. 천천히 하지만 멈추지 않고.
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