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OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트 증강현실부터 자동차 번호판, 얼굴 인식, 3D 머리 포즈 추적까지

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상품상세정보
ISBN 9788960778337(8960778338)
쪽수 456쪽
크기 188 * 235 * 24 mm /881g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects / Daniel Lelis Baggio

책소개

이 책이 속한 분야

OpenCV에 대한 기본 지식을 갖췄으며, 관심 있는 프로젝트를 시도하면서 컴퓨터 비전 이론을 적용하려는 독자를 위한 책이다. 컴퓨터 비전 분야의 실시간 모바일 앱, 증강현실, 3D 모양 재구성, 자동차 번호판 인식, 3D 머리 포즈 추적, 얼굴 검출, 얼굴 추적, 얼굴 인식 등 다양한 OpenCV 기반 프로젝트 구현 과정을 이론과 연계해 상세하게 설명함으로써 현장에서 접할 수 있는 문제를 해결하는 데 지름길을 제공한다.

작가의 말

이 책은 9장으로 구성되어 있으며, 각 장은 OpenCV의 C++ 인터페이스를 기반으로 한 전체 코드를 포함하며, 시작부터 끝까지 프로젝트의 모든 내용을 담은 지침서다. 각 장은 저자들이 OpenCV 커뮤니티에 해당 주제에 대해 잘 작성해 기여했던 것 중에서 선택했으며, 주요 OpenCV 개발자 중 한 명이 이 책을 감수했다. OpenCV 함수의 기본을 설명하지는 않지만, 여러 가지 3D 카메라 프로젝트(증강현실, 움직임에 따른 3D 구조, 키넥트 상호작용)와 다양한 얼굴 분석 프로젝트(피부 검출, 간단한 얼굴과 눈 검출, 복잡한 얼굴 특징 추적, 3D 머리 방향 추정과 얼굴 인식)를 포함한 전체 문제를 해결하기 위해 OpenCV를 어떻게 적용하는지를 보여주는 첫 번째 책이다. 그러므로 기존 OpenCV 책들과 훌륭한 동반자가 될 것이다. - 저자

지금 생각해도 까마득한 2012년 겨울, 이 책의 원서인 『Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects』의 목차를 보자마자 OpenCV로 컴퓨터 비전 애플리케이션을 제대로 만들고 싶은 독자에게 한 줄기 빛이 될 것이라 믿어 의심치 않았고 이 책에 대해 큰 책임을 느꼈다. 번역에 대한 부담감이 밀려오면서 한편으로는 “이런 책이 우리나라에서 출간됐다면 얼마나 좋았을까”라는 씁쓸하면서도 부러운 마음을 감출 수 없었다. 다른 분야도 그렇겠지만, 우리나라에서는 안타깝게도 자신이 힘들게 만든 소스를 자유롭게 활용하길 바라는 마음으로 온라인에 공개하고, 노하우를 함께 공유해 더 나은 결과를 얻을 수 있는 환경이 아직까지 무르익지 않았다.
컴퓨터 비전은 실제로 이론서에서 무수하게 접하는 영상 처리부터 증강현실, 패턴 인식, 신경망 등 다양한 분야를 아우르는 이론에 대해 많은 이해가 필요한 분야다. 아무리 노련한 전문가라도 구현 환경이 서로 다른 상황에서 이론을 어떻게 실무에 적용할지 한계에 부딪칠 때가 많을 진데, 하물며 OpenCV를 갓 뗀 입문자에게는 어디서부터 시작해야 하는지에 대한 안내서가 없어 시작부터 커다란 벽과 마주하게 된다. 이러다 보니 특히 실무에 즉시 활용할 수 있는 책이 국내외에 거의 없어 좌절할 수도 있다. 고생해가면서 만든 결과가 너무 아까워 남에게 잘 공유하지 않아 누군가가 또다시 같은 길을 반복하는 것이 작금의 현실이 아닌가 싶다.
이 책은 저자 세르빈이 컴퓨터 비전 분야에서 OpenCV를 이용해 만든 프로그램 소스를 공개하며 기고하는 열정적인 전문가이자 블로거인 여덟 저자를 섭외하고 협업해 세계 각지에 흩어져 있는 어려운 현실을 딛고 공동 집필한 책이다. 글로만 두리뭉실 접했을 카메라 응용, 증강현실, 자동차 번호판 인식, 얼굴 검출, 얼굴 추적, 얼굴 인식에 이어 안드로이드/iOS 앱 개발 프로젝트까지 제공하고 있어, 독자에게 “컴퓨터 비전은 결국 사람이 하는 분야다.”라는 불변의 진리를 일깨워주는 책이라고 할 수 있다.
이 책은 흔히 볼 수 있는 따라 하기 방식의 책이 아니다. OpenCV를 설치하면 딸려 나오는 예제의 부족함을 많이 채워주면서, 독자가 관심 분야에 맞는 장을 골라 읽으며 이론을 실무 프로젝트로 풀어 나갈 수 있도록 지름길을 제시한다. 특히 얼굴 검출부터 얼굴 추적, 얼굴 인식 과정까지 상세하게 다루고 있으며, 함수 위주의 기존 OpenCV 책과 상당히 차별화되어 있다. 다만 입문자가 쉽게 볼만한 책이 아니므로, C/C++로 OpenCV를 어느 정도 다룰 수 있게 해당 분야의 이론에 대한 선수 배경 지식을 미리 습득할 것을 권장한다. 그 전까지는 OpenCV의 기본을 설명한 OpenCV 책을 이론서와 함께 공부하면 더욱 좋다.
이 책과 더불어 최신 OpenCV 기반의 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트 실습과 이론에 대해 깊이 있는 이해를 다룬 책인 『OpenCV By Example』과 『OpenCV Blueprints』를 참고한다면 자신만의 컴퓨터 비전 애플리케이션 프로젝트 개발에 더 많은 도움이 될 것이다. - 역자

목차

1 안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기
웹캠에 접근
데스크톱 앱용 주 카메라 처리 반복문
흑백 스케치 생성
컬러 페인팅과 만화 생성
에지 필터를 이용한 ‘악마’ 모드 생성
피부 검출을 이용한 ‘에일리언’ 모드 생성
__피부 검출 알고리즘
__얼굴이 있는 곳 보여주기
__피부색 변환기 구현
데스크톱에서 안드로이드로 이식
__OpenCV를 이용한 안드로이드 프로젝트 설정
____안드로이드의 영상 처리에 사용하는 컬러 포맷
____카메라의 입력 컬러 포맷
____띄우기 위한 결과 컬러 포맷
__안드로이드 NDK 앱에 만화 생성기 코드 추가
____안드로이드 앱 검토
____사용자가 화면을 탭하면 영상을 만화로 생성
____영상을 파일로 저장하고 안드로이드 사진 갤러리에 저장
__저장한 영상에 관한 안드로이드 통지 메시지 보여주기
____안드로이드 메뉴 바를 통해 만화 모드로 변경
__스케치 영상에 있는 무작위 후추 잡음 줄이기
____앱에 FPS 보여주기
____여러 카메라 해상도 사용
____앱을 사용자 정의
요약

2 아이폰과 아이패드상의 마커 기반 증강현실
OpenCV를 이용한 iOS 프로젝트 생성
__OpenCV 프레임워크 추가
__OpenCV 헤더 인클루드
애플리케이션 구조
__카메라 접근
마커 검출
__마커 식별
____그레이스케일 변환
____영상 이진화
____외곽선 검출
____후보 검색
__마커 코드 인식
____마커 코드 읽기
____마커 위치 정제
3D에서 마커 배치
__카메라 보정
__마커 포즈 추정
3D 가상 객체 렌더링
__OpenGL 렌더링 레이어 생성
__AR 장면 렌더링
요약
참고 문헌

3 비마커 증강현실
마커 기반 AR과 비마커 AR
비디오에 있는 임의 영상을 찾기 위한 특징 기술자 사용
__특징 추출
__패턴 객체 정의
__특징점 정합
____PattternDector.cpp
__이상치 제거
____교차 정합 필터
____비율 판정법
____호모그래피 추정
____호모그래피 정제
__클래스에 모두 넣기
패턴 포즈 추정
__PattternDetector.cpp
__카메라 내부 행렬 얻기
____Pattern.cpp
애플리케이션 인프라스트럭처
__ARPipeline.hpp
__ARPipeline.cpp
__OpenCV의 3D 시각화 지원 활성화
__OpenCV를 이용한 OpenGL 창 생성
__OpenCV를 이용한 비디오 캡처
__증강현실 렌더링
____ARDrawingContext.hpp
____ARDrawingContext.cpp
__시연
____main.cpp
요약
참고 문헌

4 OpenCV를 활용한 SfM 탐색
SfM 개념
영상 쌍으로부터 카메라 모션 추정
__풍부한 특징 기술자를 이용한 점 정합
__옵티컬 플로우를 이용한 점 정합
__카메라 행렬 찾기
장면 재구성
많은 시점으로부터 재구성
재구성 정제
PCL로 3D 점 구름 시각화
예제 코드 사용
요약
참고 문헌

5 SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식
ANPR 소개
ANPR 알고리즘
번호판 검출
__분할
__분류
번호판 인식
__OCR 분할
__특징 추출
__OCR 분류
평가
요약

6 비강체 얼굴 추적
개요
유틸리티
__객체지향 설계
__데이터 컬렉션: 영상과 비디오 주석
____학습 데이터 유형
____주석 도구
____사전 주석 데이터(MUCT 데이터 집합)
기하학적 제약
__프로크러스티즈 분석
__선형 모양 모델
__국부-전역 표현 조합
__학습 후 시각화
얼굴 특징 검출기
__상관관계 기반 패치 모델
____식별 패치 모델 학습
____생성와 식별 패치 모델
__전역 기하 변환 처리
__학습과 시각화
얼굴 검출과 초기화
얼굴 추적
__얼굴 추적기 구현
__학습과 시각화
__범용 모델과 개인 고유 모델
요약
참고 문헌

7 AAM과 POSIT를 활용한 3D 머리 포즈 추정
능동 외양 모델 살펴보기
능동 모양 모델
__PCA 감 잡기
__삼각화
__삼각 텍스처 워핑
모델 인스턴스 생성: 능동 외양 모델 활용
AAM 탐색과 맞춤
POSIT
__POSIT에 빠져 보기
__POSIT과 머리 모델
__웹캠이나 비디오 파일에서 추적
요약
참고 문헌

8 고유 얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식
얼굴 인식과 얼굴 검출 소개
__1단계: 얼굴 검출
____OpenCV를 이용한 얼굴 검출 구현
____객체나 얼굴 검출을 위한 하르 혹은 LBP 검출기 적재
____웹캠 접근
____하르나 LBP 분류기를 이용한 객체 검출
__얼굴 검출
__2단계: 얼굴 전처리
____눈 검출
____눈 탐색 영역
__3단계: 얼굴을 수집하고 학습
____학습하기 위한 전처리 얼굴 수집
____수집한 얼굴로 얼굴 인식 시스템 학습
____배운 지식 살펴보기
____평균 얼굴
____고윳값, 고유 얼굴과 피셔 얼굴
__4단계: 얼굴 인식
____얼굴 식별: 얼굴로 사람 인식
____얼굴 검증: 요청 받은 사람이 맞는지 입증
__마무리: 파일 저장과 적재
__마무리: 멋진 대화형 GUI 개발
____GUI 요소 그리기
____마우스 클릭을 확인하고 제어
요약
참고문헌

9 마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발
플루이드 월이란?
__단일 컬러 모드
__다중 컬러/다중 사용자 모드
__흰 배경을 갖는 다중 사용자 모드
__속도 벡터 모드
키넥트 센서
깊이와 사용자 추적 데이터를 검색하기 위해 키넥트 센서 설정
유체 시뮬레이션
__시뮬레이션 렌더링
옵티컬 플로우
유체 시뮬레이션에서 키넥트 데이터와 옵티컬 플로우 통합
옵티컬 플로우를 이용한 키넥트 사용자 추적과 깊이
유체 방출과 시각화 모드
요약

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 간단한 얼굴, 눈, 피부 검출, 피셔 얼굴, 얼굴 인식, 3D 머리 방향과 복잡한 얼굴 특징 추적을 이용한 얼굴 분석
■ SVM과 신경망을 포함한 인공지능(AI)을 이용해 자동차 번호판 검출과 광학 문자 인식(OCR)
■ 간단한 인공 마커나 복잡한 자연 영상으로 데스크톱과 아이폰 및 아이패드용 증강현실 구현
■ 3D SfM 카메라 재투영 방법을 이용해 평면 2D 카메라를 이동한 후 3D 객체 모델 생성
■ 실시간 데스크톱 컴퓨터 비전 애플리케이션을 안드로이드와 iOS 모바일 앱으로 훨씬... 더보기

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