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OpenCV를 이용한 디지털 영상처리
- 천인국 저
- 인피니티북스
- 2019년 02월 07일
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ISBN: 9791185578408
500쪽
191 x 259 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 398
- 주간 컴퓨터/IT: 94위
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책 소개
이 책은
⦁입문자들을 위해 각종 영상 알고리즘에 대한 내용을 최대한 쉽게, 구체적으로 기술했다.
⦁어려운 수식과 설명은 NO! 영상처리의 핵심 내용을 빠르게 학습할 수 있다.
⦁독자들이 흥미를 가질 만한 예제를 엄선했고, 실습을 통해 프로그래밍 능력을 기를 수 있다
⦁영상처리 알고리즘의 표준 라이브러리인 OpenCV 최신판으로 프로그램을 제시했고, 프로그래밍 언어로는 빠른 속도를 자랑하는 C++를 사용했다.
⦁기초적인 기계 학습 이론과 딥러닝 이론을 소개했다.
저자 소개
- 구분 : 저서
- 국적 : 대한민국
- 분류 : 과학/공학 저자 , 대학교재 저자 , 기타
- 인기지수 : 3,664
서울대학교 전자공학과에 입학하여 1983년에 공학사 학위를 취득하였고, 한국과학기술원 대학원에 입학하여 1985년에 전기 및 전자공학과 석사 학위를, 1993년에 박사 학위를 취득하였다. 1985년부터 1988년까지 삼성전자의 종합연구소에서 주임 연구원으로 재직하였고, 1993년부터 현재까지 순천향대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다. 2005년에는 캐나다 UBC에서 방문 교수를 지냈다.
저서로는 「C++ Espresso」(2010, 인피니티북스), 「Power C++」(2010, 인피니티북스), 「Power JAVA 2판」(2012, 인피니티북스), 「HTML5 + CSS3 + JavaScript로 배우는 웹프로그래밍 기초」(2014, 인피니티북스), 「쉽게 풀어쓴 C언어 Express」(2007, 생능출판사), 「어서와 C언어는 처음이지!」(2015, 인피니티북스), 「어서와 Java는 처음이지!」(2015, 인피니티북스), 「어서와 파이썬은 처음이지!」(2016, 인피니티북스)등이 있다.
책 속에서
목차
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
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
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