품목정보
발행일	2017년 05월 31일
쪽수, 무게, 크기	560쪽 \| 1040g \| 18823533mm
ISBN13	9788960777811
ISBN10	8960777811

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1장. 영상처리 준비 소개 __OpenCV 라이브러리 설치 __영상을 불러오고 띄우고 저장하기 2장. 화소 다루기 __소개 __화소 값에 접근 __포인터로 영상 조회 __영상을 조회하는 효율적인 반복문 작성 __이웃 접근으로 영상 조회 __간단한 영상 산술 수행 __영상 재매핑 3장. 영상의 컬러 처리 __소개 __전략 디자인 패턴을 이용한 컬러 비교 __그랩컷 알고리즘으로 영상 분할 __컬러 표현 변환 __색상, 채도, 밝기로 컬러 표현 4장. 히스토그램으로 화소 세기 __소개 __히스토그램 계산 __영상 모습을 변경하는 룩업 테이블 적용 __영상 히스토그램 평활화 __특정 영상 내용을 검출하기 위한 히스토그램 역투영 __객체를 찾는 평균 이동 알고리즘 사용 __히스토그램 비교를 이용한 유사 영상 검색 __적분 영상으로 화소 개수 세기 5장. 형태학 연산으로 영상 변환 __소개 __형태학 필터를 이용한 영상 침식과 팽창 __형태학 필터를 이용한 영상 열림과 닫힘 __그레이레벨 영상에 형태학 연산자 적용 __워터쉐드를 이용한 영상 분할 __MSER를 이용해 두드러진 영역 추출 6장. 영상 필터링 __소개 __저주파 통과 필터를 이용한 영상 필터링 __중간값 필터를 이용한 영상 필터링 __에지를 검출하는 방향성 필터 적용 __영상의 라플라시안 계산 7장. 선, 외곽선, 성분 추출 __소개 __캐니 연산자로 영상 외곽선 검출 __영상에서 허프 변환으로 선 검출 __선을 점 집합에 맞추기 __성분의 외곽선 추출 __성분의 모양 기술자 계산 8장. 관심점 검출 __소개 __영상에서 코너 검출 __특징을 빠르게 검출 __크기에 불변한 특징 검출 __다중 크기에서 FAST 특징 검출 9장. 관심점 기술과 정합 __소개 __지역 템플릿 정합 __지역 명도 패턴 기술 __이진 특징으로 특징점 기술 10장. 영상에서 투영 관계 추정 __소개 __영상 쌍의 기초 행렬 계산 __RANSAC을 이용한 영상 정합 __두 영상 간의 호모그래피 계산 __cv::Stitcher 모듈로 영상 파노라마 생성 __영상에서 평면 대상 검출 11장. 3D 장면 재구성 __소개 __디지털 영상 형성 __카메라 보정 __카메라 포즈 복원 __보정된 카메라로부터 3D 장면 재구성 __스트레오 영상으로부터 깊이 계산 12장. 비디오 시퀀스 처리 __소개 __비디오 시퀀스 읽기 __비디오 프레임 읽기 __비디오 시퀀스 쓰기 __비디오에서 전경 객체 추출 13장. 시각적 움직임 추적 __소개 __비디오에서 특징점 추적 __옵티컬 플로 추정 14장. 예제로 배우기 __소개 __비디오에서 특징점 추적 __하르 특징의 캐스케이드로 객체와 얼굴 찾기 __서포트 벡터 머신과 방향성 기울기의 히스토그램으로 객체와 사람 검출

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저자 소개 관련자료 보이기/감추기

저자 : 로버트 라가니에

캐나다의 오타와 대학교 전자 공학/컴퓨터 과학 대학 교수며, 현재 VIVA 연구실의 공동 설립자이다. 내용 기반 비디오 분석, 비디오 감시, 주행 보조, 객체 인식, 객체 추적 분야에 관련된 여러 과학 논문의 공저자며, 특허를 보유하고 있다.
『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook(한국어판)』(에이콘, 2012)과 『(개정판) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』(에이콘, 2014)의 저자다. 2006년 오타와 기반 비디오 분석 스타트업 회사인 비주얼 코텍스(Visual Cortex)를 공동 창업했으며, 아이워치라이프(iWatchLife)(www.iwatchlife.com)가 이 회사를 2009년에 인수했다. 컴퓨터 비전 컨설턴트이기도 하며, 코그니뷰(Cognivue), 아이워치라이프, 템포 애널리틱스(Temp Analytics) 같은 스타트업 회사에서 수석 과학자로 일했다. 1987년 몬트리올의 에콜 폴리테크니크(Ecole Polytechnique)에서 전자공학 학사 학위를 받았고, 몬트리올의 INRS-Telecommuncations에서 석사 학위와 박사 학위를 받았다. 웹 사이트 주소는 www.laganiere.name이다.

역자 : 이문호

관심 분야는 정보 검색이며, 매일 4시간 이상 걸리는 출퇴근 시간에 다방면의 원서를 읽는 쏠쏠한 즐거움에 빠져 사는 아날로그 세대다. 영상처리를 전공으로 석사를 마쳤고, 현재 문헌정보학 박사 과정에 있으며, 컴퓨터 비전 기반 IoT 솔루션 개발에 전념하고 있다. 오픈소스 자바 검색 엔진인 루씬(Lucene)에 관한 첫 국내서인 『루씬 인 액션』(에이콘, 2005)을 공역했으며, 오픈소스 영상처리 라이브러리를 다룬 오픈소스 라이브러리 실무 시리즈 도서를 펴낸 저자로도 잘 알려져 있다. 『MATLAB을 활용한 실용 디지털 영상처리』(홍릉과학, 2005), 『오픈소스 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 실무 프로그래밍』(홍릉과학, 2007) 등 7권의 책을 저술했으며, 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』(2012), 『(개정판) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』(2015), 『matplotlib을 이용한 데이터 시각화 프로그래밍』(2015), 『OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 영상처리 프로그래밍』(2016), 『매트랩 그래픽과 데이터 시각화』(2017)가 있다.

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★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ OpenCV 라이브러리를 이용한 프로그램 설치와 생성 ■ 화소 다루기로 영상처리 ■ 히스토그램을 이용한 영상 분석 ■ 영상을 동질 영역으로 분할한 후 의미 있는 객체 추출 ■ 영상 내용을 개선하는 영상 필터 적용 ■ 묘사 장면의 다른 시점을 정합하기 위해 영상 기하 활용 ■ 서로 다른 영상 관찰로부터 카메라 보정 ■ 기계 학습 기술을 이용한 얼굴 검출과 사람 검출 ■ 영상으로부터 3D 장면 재구성 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하기 위해 OpenCV 라이브러리의 사용 방법을 배우려는 초보 C++ 프로그래머에게 적합하다. 컴퓨터 비전 프로그래밍의 개념을 알고 싶어하는 전문 소프트웨어 개발자에게도 안성맞춤이다. 학부 수준의 컴퓨터 비전 코스에서 교재로 사용할 수 있으며, 영상처리와 컴퓨터 비전의 대학원생과 연구자에게 최고의 참고서다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘영상처리 준비’에서는 OpenCV 라이브러리를 소개하고 영상을 읽고 띄울 수 있는 간 단한 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여준다. OpenCV의 기본 데이터 구조체도 소개한다. 2장, ‘화소 다루기’에서는 영상을 읽을 수 있는 방법을 설명한다. 각 화소에 작업을 수행하기 위해 영상을 조회하는 여러 방법을 설명한다. 3장, ‘영상의 컬러 처리’에서는 훨씬 나은 컴퓨터 비전 애플리케이션 구축에 도움이 될 수 있는 여러 가지 객체지향 디자인 패턴을 제시하는 예제로 구성한다. 이 밖에 영상의 컬러 개념도 다룬다. 4장, ‘히스토그램으로 화소 세기’에서는 영상 히스토그램을 계산하는 방법과 영상 수정 에 사용할 수 있는 방법을 보여준다. 영상 분할, 객체 검출, 영상 검색을 해낼 수 있는 히스토그램에 기반을 둔 여러 응용을 제시한다. 5장, ‘형태학 연산으로 영상 변환’에서는 수학적 형태학의 개념을 살펴본다. 여러 연산자를 제시하고, 에지, 코너, 분할 검출에 사용할 수 있는 방법을 알려준다. 6장, ‘영상 필터링’에서는 주파수 분석과 영상 필터링의 원리를 알려준다. 저주파 필터와 고주파 필터를 영상에 어떻게 적용하는지 보여주고, 미분 연산자의 개념을 제시한다. 7장, ‘선, 외곽선, 성분 검출’에서는 기하 영상의 특징 검출에 중점을 둔다. 영상에서 외곽선, 선, 연결 성분 추출 방법을 설명한다. 8장, ‘관심점 검출’에서는 영상에서의 여러 가지 특장점 검출기를 설명한다. 9장, ‘관심점 기술과 정합’에서는 관심점의 기술자를 계산할 수 있는 방법과 영상 간의 점 정합에 사용하는 방법을 설명한다. 10장, ‘영상에서 투영 관계 추정’에서는 동일한 장면의 두 영상 간에 존재하는 투영 관계를 살펴본다. 영상에서 특정 대상을 검출하는 방법도 설명한다. 11장, ‘3D 장면 재구성’에서는 여러 영상으로부터 장면의 3D 요소를 재구성하고 카메라 포즈를 복원할 수 있다. 카메라 보정 과정도 설명한다. 12장, ‘비디오 시퀀스 처리’에서는 비디오 시퀀스를 읽고, 쓰고, 비디오 시퀀스의 프레임을 처리하는 프레임워크를 제공한다. 카메라 전방에서 움직이는 전경 객체를 추출하는 방법도 보여준다. 13장, ‘시각적 움직임 추적’에서는 시각적 추적 문제를 해결한다. 비디오에서 눈에 보이는 움직임을 계산하는 방법을 보여준다. 영상 시퀀스에서 움직이는 객체를 추적하는 방법도 설명한다. 14장, ‘예제로 배우기’에서는 머신러닝의 기본 개념을 소개한다. 영상 표본으로부터 객체 분류기를 어떻게 구축하는지 보여준다. ★ 지은이의 말 ★ 컴퓨터 비전과 영상 분석 기술을 이용한 증강 현실, 주행 보조, 비디오 모니터링 같은 응용이 점차 늘어나고 있다. 하지만 시각 인지를 통해 세계를 이해하는 능력을 갖춘 새로운 컴퓨터 시스템 개발은 태동기에 머물러 있다. 강력하면서도 저렴한 컴퓨터 디바이스와 시각 센서 덕분에 정교한 영상처리 애플리케이션을 좀 더 쉽게 만들 수 있게 됐다. 영상과 비디오를 조작하는 다수의 소프트웨어 툴과 라이브러리를 활용할 수 있지만 영리한 비전 기반의 애플리케이션을 만들고 싶은 독자라면 OpenCV 라이브러리를 권한다

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