파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트 간단한 영상 입출력부터 머신러닝까지

이세우 지음 | 인사이트 | 2019년 03월 28일 출간

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

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상품상세정보
ISBN	9788966262410(8966262414)
쪽수	472쪽
크기	186 * 239 * 32 mm /896g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

“개발자에게 딱 필요한 만큼의 이론과 활용 가능한
프로젝트로 배우는 OpenCV 프로그래밍”
OpenCV는 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 현존하는 가장 영향력 있는 라이브러리이다.
이 책은 누구나 쉽게 접근할 수 있는 파이썬 언어를 기반으로 기초적인 영상 출력에서부터
영상 합성과 블렌딩, 컨볼루션 연산을 이용한 영상 필터, 객체 인식과 추적 그리고 머신러닝까지 OpenCV의 주요한 부분을 대부분 다룬다. 다소 어렵고 딱딱할 수 있는 배경 이론을 중학교 수학 수준에서 크게 벗어나지 않는 선에서 설명한다. 각 장의 마지막에 수록되어 있는 주제별 워크숍은 공부한 내용을 스스로 만들어 보면서 정리할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 그 자체만으로도 충분히 실무에 참고하거나 활용할 만한 수준의 프로젝트이다.
또한 라즈베리파이에서 OpenCV를 설치하고 사용하는 방법도 설명하고 있어 다양하게 활용할 수 있다.
이보다 쉬운 컴퓨터 비전 입문서를 찾기는 쉽지 않을 것이다

▶ 『파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트』 북트레일러

* 출판사의 사정에 따라 서비스가 변경 또는 중지될 수 있습니다.
*window7의 경우 사운드 연결이 없을시, 동영상 재생에 오류가 발생할 수 있습니다. 이어폰, 스피커 등이 연결되어 있는지 확인 하시고 재생하시기 바랍니다.

1장 개요와 설치
1.1 영상 처리와 컴퓨터 비전
1.2 OpenCV
1.3 NumPy 설치
1.4 PC에서 OpenCV-Python 설치
1.5 라즈베리파이에서 OpenCV-Python 설치
1.6 OpenCV 공식 문서
2장 기본 입출력
2.1 이미지와 비디오 입출력
2.2 그림 그리기
2.3 창 관리
2.4 이벤트 처리
3장 NumPy와 Matplotlib
3.1 NumPy
3.2 Matplotlib
4장 이미지 프로세싱 기초
4.1 관심영역
4.2 컬러 스페이스
4.3 스레시홀딩
4.4 이미지 연산
4.5 히스토그램
4.6 실전 워크숍
5장 기하학적 변환
5.1 이동, 확대/축소, 회전
5.2 뒤틀기
5.3 렌즈 왜곡
5.4 실전 워크숍
6장 영상 필터
6.1 컨볼루션과 블러링
6.2 경계 검출
6.3 모폴로지
6.4 이미지 피라미드
6.5 실전 워크숍
7장 영상 분할
7.1 컨투어
7.2 허프 변환
7.3 연속 영역 분할
7.4 실전 워크숍
8장 영상 매칭과 추적
8.1 비슷한 그림 찾기
8.2 영상의 특징과 키 포인트
8.3 디스크립터 추출기
8.4 특징 매칭
8.5 객체 추적
8.6 실전 워크숍
9장 머신러닝
9.1 OpenCV와 머신러닝
9.2 k-means 클러스터
9.3 k-NN
9.4 SVM과 HOG
9.5 BOW
9.6 캐스케이드 분류기
9.7 실전 워크숍
부록 DLIB와 얼굴 랜드마크
A.1 DLIB
A.2 얼굴 랜드마크 응용

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