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소득공제
C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍
컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지
윤대희
위키북스 2019.08.13.
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책소개

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

저자 소개1

카카오스타일의 데이터사이언스 팀 리더로 현재 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 프로젝트를 진행하고 있다. 이전에는 어반베이스의 머신러닝 팀 리더를 맡아 컴퓨터비전과 딥러닝을 활용해 2D 도면을 3D로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 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.

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품목정보

발행일
2019년 08월 13일
쪽수, 무게, 크기
440쪽 | 188*240*20mm
ISBN13
9791158391669

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