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CHAPTER 01 영상처리 개요
1 영상처리란? 2 영상의 획득 3 표본화와 양자화 4 영상처리는 어디에 사용될까? 5 영상처리와 유사한 분야 6 영상처리 분야 CHAPTER 02 OpenCV 설치와 개요 1 OpenCV란? 2 OpenCV의 설치 3 OpenCV 사용하기 4 OpenCV의 속성 시트 사용하기 5 영상 파일 읽고 쓰기 6 간단한 영상처리 경험해보기 7 OpenCV를 이용하여 도형 그리기 8 키보드 및 마우스 이벤트 처리하기 9 트랙바의 사용 10 비디오 처리 CHAPTER 03 OpenCV의 기초 1 Mat 클래스 2 화소 데이터가 저장되는 방법 3 명시적으로 Mat 객체 만들기 4 Mat 객체가 복사될 때 5 관심 영역 지정하기 6 기타 자료 구조 7 영상의 속성 변경하기 CHAPTER 04 화소 처리 1 화소 처리란? 2 화소를 하나씩 처리하는 방법 3 함수로 만들어보기 4 밝기 및 콘트라스트 조정 5 기타 화소 처리 6 LUT를 사용하는 방법 7 감마 보정 8 영상 합성 9 논리적인 영상 합성 CHAPTER 05 히스토그램 처리 1 히스토그램이란? 2 히스토그램 계산하기 3 OpenCV 함수로 히스토그램 계산하기 4 히스토그램 스트레칭 5 히스토그램 평활화 6 히스토그램을 이용한 전경과 배경 분리 CHAPTER 06 공간 필터링 1 공간 필터링이란? 2 컨볼루션 3 평균값 필터링 4 샤프닝 5 에지 검출 6 캐니 에지 연산자 7 중간값 필터링 CHAPTER 07 기하학적 처리 1 기하학적 변환이란? 2 순방향 변환 3 역방향 사상 4 보간법 5 OpenCV 함수를 사용한 기본 변환 6 3점을 이용한 어파인 변환 7 원근 변환 8 영상 워핑 CHAPTER 08 형태학적 처리 1 형태학적 처리란? 2 침식과 팽창 연산 3 열림 연산과 닫힘 연산 4 형태학적 그라디언트 5 골격화 6 Hit-or-Miss 변환 CHAPTER 09 컬러 영상처리 1 컬러란? 2 컬러 모델 3 색상 공간 변환 4 컬러맵 사용하기 5 컬러를 이용한 객체 분할 6 크로마키 기법 구현하기 7 컬러를 이용한 객체 추적 CHAPTER 10 주파수 영역 처리 1 공간 주파수 2 푸리에 변환 3 이산 푸리에 변환 4 역변환 5 주파수 필터링 6 주기적인 패턴 제거 CHAPTER 11 영상 분할 1 영상 분할이란? 2 이진화 3 적응적 이진화 4 Otsu의 이진화 방법 5 배경 제거 6 연결 성분 레이블링 CHAPTER 12 영상 특징 추출 1 영상 인식 단계 2 특징 추출 3 허프(Hough) 변환 4 원형 허프 변환 5 코너 검출 6 Shi-Tomasi 코너 감지기 CHAPTER 13 영상 분류 1 영상 분류 2 kNN 알고리즘 3 OpenCV에서의 kNN 4 kNN을 이용한 숫자 인식 5 K-means 알고리즘 6 K-means 클러스터링 예제 7 영상의 색상을 줄이는 예제 CHAPTER 14 기계학습과 딥러닝 1 기계 학습이란? 2 지도 학습 3 자율 학습 4 강화 학습 5 신경 회로망 6 다층 퍼셉트론 7 딥러닝 8 XOR 학습시키기 9 2차원 점들의 분류 10 OpenCV로 숫자 인식하기 11 Caffe로 영상 인식하기 찾아보기 |
千仁國
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누구나 한 번쯤은 포토샵이나 스마트폰 앱을 이용해 사진을 보정해 본 적이 있을 것이다. 그렇다면 우리는 이미 어느 정도의 영상처리를 경험한 셈이다. 영상처리는 우리 생활 곳곳에서 널리 이용되고 있다. 영상을 분석해 뺑소니 차량이나 범죄자를 잡기도 하고, 안면 인식 기능으로 휴대폰 잠금을 열거나, 병원에서의 X-ray와 CT 촬영, 영화의 CG, 주차장 입구에서 볼 수 있는 차단기도 영상처리에 의해 작동된다. 영상처리는 4차 산업혁명 시대가 주목하는 주요 기술이며, 이 분야의 수요 또한 급격히 늘어나는 추세다.
이 책은 영상처리의 원리를 이해하고, 간단한 실습을 통해 기본 개념을 정립할 수 있도록 구성했다. 난해한 수식이나 설명은 과감히 생략했으며, 초보자가 충분히 이해할 수 있을 만한 내용으로 본문을 채웠다. 영상처리를 처음 공부하는 학생이나, 이 분야에 관심 있는 독자라면 입문서로 활용하기에 적합할 것이다. |