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개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍

컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지

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개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍

작품 소개

<개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍>

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 OpenCV를 배울 수 있는 영상처리 입문서입니다.

이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 머신러닝/딥러닝 모듈을 비롯해 Tesseract-OCR과 텐서플로(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
- K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 적용 방법
- 카페(Caffe), 다크넷(Darknet), 텐서플로 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법
- Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트
- 텐서플로와 Python OpenCV4를 활용한 프로젝트


저자 소개

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

목차

[1부] 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
___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
03. Numpy 데이터
___Numpy 행렬
___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
___마우스 콜백
03. 동영상 출력
___FPS(Frame Per Second)
04. 카메라 출력
05. 이미지 연결
06. 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
07. 트랙 바
08. 결과 저장
___이미지 저장
___동영상 저장

▣ 05장: 이미지 변형
01. 색상 공간 변환
02. HSV 색상 공간
03. 이진화
___오츠 알고리즘
___삼각형 알고리즘
___적응형 이진화 알고리즘
04. 이미지 연산
___덧셈 함수
___뺄셈 함수
___곱셈 함수
___나눗셈 함수
___최댓값 함수
___최솟값 함수
___최소/최대 위치 반환 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

▣ 08장: 머신러닝
___지도 학습
___비지도 학습
01. K-평균 군집화 알고리즘
02. K-최근접 이웃 알고리즘
___Fashion-MNIST
___K-최근접 이웃 알고리즘 적용
___실제 데이터 평가
03. 서포트 벡터 머신
___SVM 커널(Kernel)
___SVM 유형
___서포트 벡터 머신 적용
___HOG(Histograms of Oriented Gradients)
04. 심층 신경망
___카페
___다크넷
___텐서플로

[3부] 실전 예제

▣ 09장: C# - 명함 검출
01. 테서렉트
02. 각도 계산
03. 사각형 검출
04. 이미지 변환
05. 문자 인식

▣ 10장: 파이썬 - 객체 검출
01. 텐서플로
02. 객체 검출
03. 정규 표현식
04. 객체 추적
05. 객체 인식

▣ 부록A: 부록 _ 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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