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Chapter 1 OpenCV 개발 환경 구축하기
1-1 C++ 개발 환경 1-2 파이썬 개발 환경 Chapter 2 기본 예제 2-1 이미지 다루기 2-2 동영상 다루기 Chapter 3 영상 처리 기본 개념 3-1 색공간 3-2 픽셀과 이미지 개념 3-3 Mat 객체와 넘파이 배열 3-4 픽셀에 접근하는 방법 3-5 이미지 채널 분리 및 합치기 Chapter 4 그래픽 사용자 인터페이스 4-1 트랙바 4-2 키보드 이벤트 4-3 마우스 이벤트 4-4 하나의 윈도우에 2개 이상 이미지 보여주기 Chapter 5 이진화 5-1 전역 임계값 사용 5-2 적응형 이진화 Chapter 6 이미지 연산 6-1 블렌딩 6-2 차영상 6-3 이미지 비트 연산 6-4 관심 영역 설정 Chapter 7 그리기 함수 7-1 OpenCV 좌표계 7-2 랜덤색 사용 7-3 사각형 그리기 7-4 원 그리기 7-5 선분 그리기 7-6 타원 그리기 7-7 폴리곤 그리기 7-8 글자 출력 Chapter 8 ROI 8-1 실시간 ROI 구현 8-2 ROI 평균 색 추출하기 Chapter 9 이미지 기하학적 변환 9-1 회전 9-2 크기 조정 9-3 이동 9-4 아핀 변환 9-5 퍼스펙티브 변환 Chapter 10 컨볼루션과 마스크 10-1 컨볼루션과 마스크 10-2 블러링 10-3 에지 검출 Chapter 11 모폴로지 11-1 Erosion 11-2 Dilation 11-3 Opening 11-4 Closing Chapter 12 허프 변환 12-1 Hough Line Transform 12-2 Hough Circle Transform Chapter 13 히스토그램 13-1 히스토그램이란? 13-2 히스토그램 구하기 13-3 히스토그램 평활화 13-4 CLAHE Chapter 14 템플릿 매칭 Chapter 15 영상 분할 15-1 이진화 15-2 HSV 색공간 15-3 라벨링 15-4 Background Subtraction Chapter 16 컨투어 16-1 컨투어 검출하기 16-2 컨투어 특징 사용하기 Chapter 17 물체 추적하기 17-1 특정 색 기반으로 추적하기 17-2 Meanshift 17-3 Camshift Chapter 18 응용 예제 18-1 도형 인식하기 18-2 손 인식하기 18-3 책 검출하기 18-4 얼굴에 선글라스 씌우기 18-5 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 카메라 예제 18-6 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 이미지 예제 |
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머신러닝 분야의 비약적인 발전으로 기존 방법으로 해결하지 못했던 많은 일들을 처리할 수 있게 되었습니다. 단순한 영상 처리를 넘어 머신러닝에 적용할 때 입력 이미지를 전처리하는 과정이나 특징을 뽑아내기 위한 작업을 할 때 OpenCV의 활용도가 높아지고 있으며, 앞으로는 머신러닝과 OpenCV를 결합하여 사용하는 경우가 점점 많아지게 될 것입니다.
이 책에서는 영상 처리 이론보다는 입문자들이 OpenCV 프로그래밍에 익숙해지는 데에 초점을 맞추어, 각 OpenCV 함수별 사용법이 아닌 어떻게 OpenCV 함수들을 연계하여 사용할 수 있는지를 다룹니다. 빠른 시간에 코드를 작성할 수 있는 파이썬과 빠른 실행 속도를 자랑하는 C++를 통해 안드로이드 환경에서 영상 처리 함수를 프로그래밍하는 방법에 대해 배워보겠습니다. 이 책의 특징 - 빠르게 OpenCV 프로그래밍에 익숙해질 수 있도록 예제 중심으로 구성했다. - 필요한 OpenCV 기능을 바로 찾아 사용할 수 있도록 했다. - 주요 OpenCV 함수에 대한 C++과 파이썬 예제를 제공한다. 이 책이 필요한 독자 - 영상 처리의 기본을 배우고 싶은 사람 - OpenCV 프로그래밍을 빠르게 익히고 싶은 사람 - 새로운 영상 처리 알고리즘을 개발해보고 싶은 사람 독자대상 초중급 소스코드 다운로드 https://github.com/bjpublic/opencv |