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    컴퓨터비전과 머신러닝

    파이썬과 OpenCV4를 활용한 컴퓨터비전과 머신러닝

    • 김찬수, 김형오 저
    • 광문각
    • 2021년 03월 15일
    • 정가
      26,000원
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    ISBN: 9788970934778 392쪽 188 x 257 (㎜)

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    실제 제품에 사용되고 있는 Python과 OpenCV를 개발 환경 구축부터 쉽게 설명하고 객체 추적을 위한 머신러닝과 필기체 인식 향상을 위한 딥러닝까지 숙지할 수 있게 해주는 좋은 책이다. 현업에서 가장 많이 활용되는 분야를 실제 사례를 통해 빠르게 접근할 수 있게 하는 좋은 안내서이다.
    박성준 (LG전자 팀장)


    4차산업혁명의 혁신 IT서비스에서 이제 머신러닝은 필수이다. 특히 카메라와 영상 데이터를 기반한 머신러닝 또는 딥러닝 서비스 수요는 급격히 확산되고 있다. 영상을 활용한 머신러닝 서비스 개발의 이론부터 실습까지 많은 도움을 받을 수 있을거라 확신한다.
    송병진 (롯데정보통신 팀장)


    최근 가장 핫한 분야인 컴퓨터 비전과 딥러닝의 기초부터 원리와 응용까지 한 권으로 이해할 수 있는 필독서이다. 이 책은 먼저 Python 프로그래밍 언어의 기초 문법을 처음부터 차근차근 설명하고, 인텔의 OpenCV 라이브러리를 이용하여 다양한 영상처리의 원리와 예제를 살펴 본 뒤, 구글의 텐서플로 라이브러리를 이용하여 딥러닝의 원리와 예제를 소개한다. 복잡하고 어렵게 생각하기 쉬운 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야를 다양한 실습예제를 통해서 생생하게 경험하고 느끼고 싶은 분들께 적극 추천한다.
    김수환(선문대학교 교수, 前 NVIDIA 자율주행그룹 연구원)


    딥러닝은 컴퓨터 비전, 로보틱스, 자율주행 등 많은 분야에서 일반적인 방법으로 풀기 어려웠던 문제들을 해결하고 있다. 이에 따라 현업에 딥러닝을 적용할 수 있는 개발자에 대한 산업계의 수요가 증가하고 있다. 그러나 우리나라는 아직 딥러닝에 대한 연구개발이 선진국에 비해 다소 뒤처져 있고 관련 개발자의 수도 산업계의 수요를 따라가지 못하고 있다. 본서는 이러한 추세에 맞추어 컴퓨터 비전과 딥러닝 개발자가 되기를 바라는 학생 및 일반인에게 아주 훌륭한 참고서가 될 것이다. 누구나 쉽게 배울 수 있는 파이썬 언어를 기반으로 컴퓨터 비전 분야에서 가장 영향력이 있는 라이브러리인 OpenCV를 복잡한 배경 이론 없이 알기 쉽게 설명하였다. 또한, 딥러닝의 기초부터 CNN, RNN, GAN 같은 심화까지 다소 어려울 수 있는 개념을 아주 쉽게 설명해 준다. 컴퓨터 비전과 딥러닝을 시작하는 학생에게는 훌륭한 입문서로, 현업에 적용을 하고자 하는 개발자들에게 빠른 참고서로 본서를 권해드린다.
    박순용 (네이버 랩스, 연구원)

    저자 소개

    김찬수, 김형오

    저자 : 김찬수


    저자 : 김형오

    목차

    I. 파이썬과 OpenCV 기초

    　1. 파이썬 기초
    　　1.1 파이썬 개요
    　　1.2 파이썬 설치
    　　1.3 PyCharm 설치

    　2. 파이썬 변수, 문자열
    　　2.1 변수
    　　2.2 문자열, 리스트

    　3. 조건문, 반복문
    　　3.1 if(조건문)
    　　3.2 while(반복문)
    　　3.3 for(반복문)

    　4. 함수
    　　4.1 함수 기초
    　　4.2 지역변수와 전역변수
    　　4.3 함수 응용
    　　4.4 리스트 포인터, 딕셔너리 포인터

    　5. 리스트, 튜플, 딕셔너리
    　　5.1 리스트
    　　5.2 튜플
    　　5.3 딕셔너리

    　6. 클래스
    　　6.1 객체(Object)
    　　6.2 클래스(Class)
    　　6.3 클래스의 상속(Class inheritance)
    　　6.4 프라퍼티(Property) 활용

    　7. 파일 입출력
    　　7.1 파일
    　　7.2 파일 입출력
    　　7.3 피클링(Picking)과 언피클링(Unpickling)

    　8. 소켓 프로그래밍
    　　8.1 소켓(Socket)

    　9. OpenCV 기초
    　　9.1 OpenCV 개요
    　　9.2 OpenCV 설치
    　　9.3 OpenCV 응용 프로젝트 만들기
    　　9.4 OpenCV 기본 자료형

    　10. OpenCV 응용
    　　10.1 동영상 파일 활용하기
    　　10.2 마우스 이벤트 활용하기
    　　10.3 카메라 영상에 시간 출력
    　　10.4 TrackBar 예제
    　　10.5 아날로그 시계 예제
    　　10.6 자유 낙하 운동
    　　10.7 포물선 운동
    　　10.8 피보나치 수열 그래픽


    II. 컴퓨터 비전

    　1. 영상 종류
    　　1.1 이진 및 그레이 영상
    　　1.2 컬러 영상

    　2. 영상 처리 기본 연산
    　　2.1 산술 및 논리 연산
    　　2.2 영상 밝기 조절
    　　2.3 영상 명암비 조절

    　3. 히스토그램 분석
    　　3.1 히스토그램 계산
    　　3.2 히스토그램 평활화
    　　3.3 히스토그램 역투영

    　4. 필터링
    　　4.1 블러링
    　　4.2 샤프닝
    　　4.3 미디언 필터링

    　5. 기하학 변환
    　　5.1 이동 및 크기 변환
    　　5.2 회전 변환
    　　5.3 투시 변환
    　　5.4 모폴로지 연산

    　6. 에지 검출
    　　6.1 미분 연산 기반의 에지 검출
    　　6.2 케니 에지
    　　6.3 허프 변환 직선 및 원 검출


    III. 머신러닝

    　1. 객체 검출
    　　1.1 템플릿 매칭
    　　1.2 코너점 검출
    　　1.3 하라이크 특징
    　　1.4 HOG 특징
    　　1.5 LBP 특징

    　2. 특징 추출 및 기술자
    　　2.1 특징 및 기술자
    　　2.2 OpenCV의 특징 및 기술자
    　　2.3 특징점 매칭

    　3. 영상 분할 및 합성
    　　3.1 전경-배경 분할
    　　3.2 영역 군집화(k-means clustering)
    　　3.3 영상 합성과 스티칭

    　4. 비디오 분석
    　　4.1 광류
    　　4.2 객체 추적


    IV. 딥러닝

    　1. 인공지능과 딥러닝
    　　1.1 인공지능과 딥러닝
    　　1.2 딥러닝 작동 원리

    　2. 딥러닝 학습
    　　2.1 네트워크 구조와 주요 성분
    　　2.2 네트워크 동작 및 설계 방안
    　　2.3 네트워크 학습

    　3. 대표적 네트워크
    　　3.1 합성곱 신경망(CNN)
    　　3.2 순환 신경망(RNN)
    　　3.3 생성적 적대 신경망(GAN)

    　4. 딥러닝 활용
    　　4.1 Colab(Colaboratory)
    　　4.2 케라스(Keras)
    　　4.3 학습 및 평가 데이터 지원
    　　4.4 실제 활용 예제

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