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책소개
목차
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1장 훑어보기
01 OpenCV 개요 02 누가 OpenCV를 사용하는가? 03 컴퓨터 비전이란? 04 OpenCV의 역사 05 OpenCV 설치 06 CVS를 이용하여 최신 OpenCV 받기 07 다양한 OpenCV 도움말 08 OpenCV 구조와 내용 09 이식성 10 연습문제 2장 OpenCV 소개 01 시작하기 02 첫 번째 프로그램 - 정지 영상 출력 03 두 번째 프로그램 - AVI 동영상 재생 04 간단한 사용자 인터페이스 추가 05 간단한 변환 06 좀 더 복잡한 연산 07 카메라로부터 입력받기 08 AVI 파일 저장하기 09 향후 발전 방향 10 연습문제 3장 OpenCV 기본 사용법 01 OpenCV 기본 데이터 타입 02 CvMat 행렬 구조체 03 IplImage 구조체 04 행렬과 영상에 관한 연산 05 그리기 함수 06 데이터 관리 및 저장 07 IPP 라이브러리 08 요약 09 연습문제 4장 HighGUI 01 이식성있는 그래픽 툴킷 02 윈도우 생성하기 03 영상 불러오기 04 화면에 영상 출력하기 05 비디오 다루기 06 ConvertImage 07 연습문제 5장 영상 처리 01 훑어보기 02 스무딩(블러링) 03 영상 모폴로지 04 플러드필 05 크기 변환 06 피라미드 영상 07 임계값 08 연습문제 6장 영상 변환 01 훑어보기 02 컨볼루션 03 그래디언트와 소벨 미분 04 라플라시안 05 캐니 엣지 검출기 06 허프 변환 07 매핑 08 늘이기, 줄이기, 와핑, 회전 09 CartToPolar와 PolarToCart 10 LogPolar 11 이산 푸리에 변환 12 이산 코사인 변환 13 적분 영상 14 거리 변환 15 히스토그램 균등화 16 연습문제 7장 히스토그램과 매칭 01 히스토그램 기본 자료 구조 02 히스토그램 데이터에 접근하기 03 히스토그램 기본 연산 04 좀 더 복잡한 기법 05 연습문제 8장 외곽선 01 메모리 스토리지 02 시퀀스 03 외곽선 검출 04 외곽선 예제 2 05 외곽선을 이용한 다양한 작업 06 외곽선 매칭 07 연습문제 9장 영상의 일부와 분할 01 객체와 분할 02 배경 제거 03 워터쉐드 알고리즘 04 인페인팅 05 평균-이동 분할 06 들로네 삼각화, 보로노이 테셀레이션 07 연습문제 10장 추적과 움직임 01 추적의 기초 02 코너 검출 03 서브픽셀 코너 04 불변 특징값 05 옵티컬 플로우 06 평균-이동과 캠시프트 추적 07 모션 템플릿 08 추정 09 콘덴세이션 알고리즘 10 연습문제 11장 카메라 모델과 보정 01 카메라 모델 02 보정 03 왜곡 제거 04 전체 보정 05 로드리게스 변환 06 연습문제 12장 투영과 3D 비전 01 투영 02 어파인 변환과 투시 변환 03 POSIT: 3D 포즈 측정 04 스테레오 영상 05 움직임 기반 구조 06 2차원과 3차원에서의 직선 적합 07 연습문제 13장 기계 학습 01 기계 학습이란? 02 ML 라이브러리의 공통 루틴 03 마할라노비스 거리 04 K-평균 05 순수/정상 베이즈 분류기 06 이진 결정 트리 07 부스팅 08 랜덤 트리 09 얼굴 검출과 하르 분류기 10 다른 기계 학습 알고리즘 11 연습문제 14장 OpenCV의 미래 01 과거와 미래 02 향후 개발 방향 03 예술가를 위한 OpenCV 04 에필로그 부록 A OpenCV 설치 및 설정 01 OpenCV 1.0 다운받기 02 OpenCV 1.0 설치하기 03 OpenCV 빌드하기 04 Visual C++ 2005 환경 설정 부록 B Visual C++에서 OpenCV 사용하기 01 CvvImage 클래스 02 윈도우 응용프로그램에서 영상 출력하기 참고문헌 찾아보기 |
저자 소개 3
Gary Rost Bradski
스탠퍼드 대학교 AI 연구소의 CS 학부 자문 교수로, UC 버클리(UC Berkeley)에서 EECS 학사 학위를 받았고, 보스턴 대학교(Boston University)에서 박사 학위를 받았다. 지난 20여 년간 산업체에서 기계 학습, 컴퓨터 비전을 다루었으며, 퍼스트 유니온 내셔널 뱅크(First Union National Bank)에서 옵션 거래 관련 작업도 수행하였다, 최근에는 로봇, 기계 학습, 컴퓨터 비전 연구를 선도하고 있다. 또한 최근에 설립된 윌로우 거라지(Willow Garage, http://www.willowgarage.com) 로봇 연구소에서 선임 연구원
스탠퍼드 대학교 AI 연구소의 CS 학부 자문 교수로, UC 버클리(UC Berkeley)에서 EECS 학사 학위를 받았고, 보스턴 대학교(Boston University)에서 박사 학위를 받았다. 지난 20여 년간 산업체에서 기계 학습, 컴퓨터 비전을 다루었으며, 퍼스트 유니온 내셔널 뱅크(First Union National Bank)에서 옵션 거래 관련 작업도 수행하였다, 최근에는 로봇, 기계 학습, 컴퓨터 비전 연구를 선도하고 있다. 또한 최근에 설립된 윌로우 거라지(Willow Garage, http://www.willowgarage.com) 로봇 연구소에서 선임 연구원으로 일하고 있다.
Adrian Kaehler
에이드리안은 1998년 콜롬비아 대학교(Columbia University) 이론 물리학 분야 박사 학위를 받았다. 이후 인텔(Intel)과 스탠퍼드 대학교 AI 연구소에 소속되어 있으며, DARPA 그랜드 챌린지 대회에서 우승한 스탠리 팀에서도 활동하였다. 물리학, 전자 공학, 컴퓨터 과학, 로봇 분야에서 다수의 논문과 특허를 발표한 그는 현재 기계 학습, 통계적 모델링, 컴퓨터 비전, 로봇에 관한 연구를 진행하고 있다. 어플라이드 마인드(Applied Minds)의 선임 연구원이다.
2006년 한양대학교에서 영상 처리 전공으로 박사 학위를 받았으며, 이후 뉴질랜드 캔터베리 대학교와 한양대학교에서 박사후과정(Post-Doc)과 연구 교수로 재직하였다. 2009년 LG전자 MC연구소에 입사하여 전략 스마트폰 카메라 기능 개발과 안드로이드 카메라 프레임워크 업무를 담당하였다. 2016년부터 패스트캠퍼스에서 직장인을 대상으로 하는 OpenCV 강의를 진행하고 있고, 기업체와 대학에서 특강도 진행하고 있다. 저서로는 [영상 처리 프로그래밍 by Visual C++], [Visual C++ 영상 처리 프로그래밍], 역서로는 [OpenCV 제대로 배우기]가 있다. ‘易地
2006년 한양대학교에서 영상 처리 전공으로 박사 학위를 받았으며, 이후 뉴질랜드 캔터베리 대학교와 한양대학교에서 박사후과정(Post-Doc)과 연구 교수로 재직하였다. 2009년 LG전자 MC연구소에 입사하여 전략 스마트폰 카메라 기능 개발과 안드로이드 카메라 프레임워크 업무를 담당하였다. 2016년부터 패스트캠퍼스에서 직장인을 대상으로 하는 OpenCV 강의를 진행하고 있고, 기업체와 대학에서 특강도 진행하고 있다. 저서로는 [영상 처리 프로그래밍 by Visual C++], [Visual C++ 영상 처리 프로그래밍], 역서로는 [OpenCV 제대로 배우기]가 있다. ‘易地思之’가 좌우명이고, ‘知之爲知之 不知爲不知 是知也’ 글귀를 좋아한다.
https://sunkyoo.github.io/
https://sunkyoo.github.io/
황선규의 다른 상품
품목정보
- 발행일
- 2009년 09월 27일
- 쪽수, 무게, 크기
- 756쪽 | 1402g | 188*235*40mm
- ISBN13
- 9788979146943
출판사 리뷰
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OpenCV 라이브러리를 활용한 실전 영상 처리 프로그래밍
『OpenCV 제대로 배우기』는 독자 여러분을 급속하게 발전하는 컴퓨터 비전 프로그래밍 속으로 안내한다. 오픈 소스 컴퓨터 비전 (OpenCV) 라이브러리 개발자가 쓴 이 책은 컴퓨터 비전 이론과 OpenCV 라이브러리 사용법을 함께 설명한다. 컴퓨터 비전은 보안 시스템, 공장의 자동 결함 검사, 의료 영상 분석, 무인 항공 시스템 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 구글 지도와 구글 어스의 연계, LCD 모니터의 픽셀 결함 검사에 사용되며, 심지어 여러분이 입은 티셔츠의 바느질에 이상이 있는지 검사하는 시스템에도 컴퓨터 비전이 사용된다. OpenCV는 사용하기 쉬운 컴퓨터 비전 프레임워크와 실시간으로 동작하는 500개 이상의 비전 관련 함수를 제공한다. 이 책은 비전 관련 이론과 함수를 자세히 설명하고 있기 때문에, 컴퓨터 비전 개발자, 학생, 또는 취미로 공부하는 사람들이 컴퓨터 비전을 체계적으로 학습할 수 있도록 도와줄 것이다. 프로그램에 시각을 부여하는 것은 매력적이면서 재미있는 작업이다. 이 책은 여러분이 간단하거나 복잡한 비전 프로그램을 만들 때 꼭 필요한 책이며, 언제든 참고할 수 있는 참고서가 되어 줄 것이다. OpenCV란 무엇인가? OpenCV는 오픈 소스로 만들어지고 있는 컴퓨터 비전 라이브러리(computer vision library)이다. OpenCV 라이브러리는 C와 C++ 언어를 이용하여 작성되었고, 리눅스, 윈도우, 맥 OS X 등에서 동작한다. OpenCV의 주요 목적 중 하나는 사용하기 쉬운 컴퓨터 비전 기반 구조(infrastructure)를 제공함으로써 정교한 컴퓨터 비전 응용프로그램을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 것이다. OpenCV 라이브러리는 500개가 넘는 함수로 구성되어 있으며 이들 함수는 공장에서의 불량 검사, 의료 영상, 보안, 사용자 인터페이스, 카메라 보정, 스테레오 비전, 로봇 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에 사용된다. 누가 OpenCV는 어디에 사용되는가? OpenCV는 다양한 응용프로그램과 산업 및 연구 분야에서 사용되고 있다. 응용프로그램에는 위성 사진 또는 인터넷 지도 영상 이어 붙이기, 영상 스캔 정렬, 의료 영상에서 잡음 제거, 객체 분석, 보안 및 침입자 감시 시스템, 자동 모니터링 및 안전 시스템, 제품 검사 시스템, 카메라 보정, 군사 시스템, 무인 비행기, 자동차, 잠수함 등을 포함한다. 심지어 음성의 스펙트럼 영상을 분석하여 음성 또는 음악 인식에서도 사용된다. OpenCV 함수에 대한 보다 자세한 설명과 올바른 사용법을 알려준다. 비전 알고리즘이 어떻게 동작하는지에 대한 직관적인 이해를 돕는다. 언제, 어떤 알고리즘을 사용해야 하는지 적절한 적용법을 알려준다. 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 실제 동작하는 예제 코드를 이용해서 구현한다. 오동작이 일어났을 때 어느 부분을 고쳐야 하는지에 대한 직관력을 제시한다. 영상 처리 프로그래머 영상 처리 관련 학부 학생(4학년) 또는 대학원생 |
