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개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 상세페이지

개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍

데이터 사이언스 시리즈 095 | 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지

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출간 정보
  • 2024.10.21 전자책 출간
  • 2024.05.30 종이책 출간
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파일 정보
  • PDF
  • 616 쪽
  • 33.8MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791158395575
ECN
-
개정판 | C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍

작품 정보

이 책은 컴퓨터 비전의 기초 이론과 함께 OpenCV에서 가장 널리 사용되는 기능들을 자세히 소개하고, 이미지 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 방법을 다룹니다. 이 책은 C#과 파이썬 두 언어로 구성되어 있어 두 언어 간의 비교도 가능하며, C#이나 파이썬 개발자들이 쉽게 OpenCV를 습득할 수 있는 영상 처리 입문서입니다.

이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 기초 컴퓨터 비전 알고리즘부터 시작해 머신러닝과 딥러닝까지 포괄적으로 다룹니다. 지도 학습 및 비지도 학습의 전반에 대한 내용과 함께 이미지 분류, 객체 검출, 세그먼테이션, 얼굴 검출, 랜드마크 검출, 스타일 전이 등 다양한 딥러닝 모델을 OpenCV를 활용해 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 예시도 포함돼 있습니다.

이 책은 OpenCV 전반에 대한 내용을 담고 있으며, 실전 예제를 통해 실제 상황에서 어떻게 적용하는지를 보여줍니다. 각 주제는 직관적이고 구체적인 예시와 함께 다뤄져, 독자들은 이를 통해 개념을 명확히 이해하고 실무에서 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

- 컴퓨터 비전 이해 및 OpenCV를 활용한 심화 실습
- C# 및 파이썬에서 OpenCV의 데이터 형식 및 행렬 및 배열 연산
- 이미지, 비디오, 카메라를 이용한 입출력 및 결과 저장
- GUI를 활용한 데이터 조작 및 시각화
- 이미지 프로세싱을 위한 이미지 전처리 및 정보 탐색을 위한 이미지 변형
- 이미지 필터링을 통한 정보 검출 및 인식
- 코너, 직선, 원, QR 코드와 같은 특징 검출
- 특징 매칭을 활용한 이미지 조작 및 객체 검출
- K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 활용 방법
- 카페, 다크넷, 텐서플로, ONNX 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법
- Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트
- 파이토치 모델을 변환하여 Python OpenCV에서 인물 세그먼테이션 및 스타일 전이 프로젝트

작가 소개

윤대희
카카오스타일의 Vision&NLP 팀 리더로 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 등 관련 프로젝트를 진행하고 있다. 머신러닝·딥러닝을 비롯해 데이터 품질 관리, 데이터 통합, 비즈니스 인텔리전스 등 데이터 통합에 관심이 있으며, 기술 공유 및 확장 플러그인 배포 등으로 개인이나 조직이 기술을 보다 쉽게 이용하고 활용할 수 있도록 도움을 주고 있다. 저서로 《파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습》(위키북스, 2023)이 있다.

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