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비전과 이미지 처리 앱을 만들기 위한 OpenCV 4 마스터

오픈소스 프로그래밍 | 3판

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상품상세정보
ISBN 9791161754345(1161754342)
쪽수 348쪽
크기 188 * 235 * 20 mm /821g 판형알림
원서명/저자명 Mastering OpenCV 4, 3rd Edition/Roy Shilkrot, David Millan Escriva

책소개

이 책이 속한 분야

OpenCV는 컴퓨터 비전, 머신러닝, 이미지 처리를 위한 기본적인 크로스 플랫폼 라이브러리다. 이 책은 컴퓨터 비전 엔지니어가 OpenCV를 마스터할 수 있는 첫걸음을 내딛도록 도와준다. 수학 공식은 최소한으로 유지하면서 아이디어 이해부터 실행 코드 작성까지 완벽한 프로젝트를 제공하고, 얼굴 인식, 랜드마크 감지 및 포즈 추정, 딥 컨볼루션망을 통한 숫자 인식과 같은 컴퓨터 비전의 최신 인기 주제를 다룬다.
완벽한 컴퓨터 비전 프로젝트를 사용해 API 기능을 익히고 설계를 어떻게 할지 파악할 수 있다. 또한 컴퓨터 비전의 기본 내용을 넘어 복잡한 이미지 처리 프로젝트를 위한 솔루션을 구현할 수 있도록 돕는다.

작가의 말

이 책은 OpenCV를 도구로 사용해 컴퓨터 비전을 시작하는 엔지니어들을 대상으로 한 시리즈 도서다. 수학 공식을 최소한으로 사용하고, 아이디어 인식부터 시작해 실행 코드에 이르기까지 완벽한 프로젝트 내용을 제공하며 얼굴 인식, 랜드마크 검출과 포즈 추정, 딥 컨볼루션 네트워크(deep convolution network)를 사용한 숫자 인식, 모션을 사용한 구성, 증강현실을 위한 장면 재구성, 네이티브/웹 환경에서의 휴대전화 컴퓨터 비전 처리 방법을 제공한다. 또한 학계와 산업계 모두에게 편리한 패키지 형태로 컴퓨터 비전 제품과 프로젝트를 구현하는 방법에 관한 방대한 지식을 제공한다. 이 책을 통해 전체 컴퓨터 비전 프로젝트에서 디자인을 선택하는 방법을 알아보고 동시에 API 기능 설명을 통해 각각 이해할 수 있으며, 컴퓨터 비전의 기본을 넘어 복잡한 이미지 인식 프로젝트를 위한 솔루션을 구현할 수 있다.

목차

1장. 라즈베리 파이의 카툰화와 피부색 변경
__웹캠에 액세스하기
__데스크톱 앱의 기본 카메라 처리 루프
____흑백 스케치 생성하기
____색 페인팅과 카툰 생성
____윤곽선 필터를 사용해 이블 모드 생성
____피부 검출 방법을 사용해 외계인 모드 생성
__피부색 체인저 구현
____스케치 이미지에서 임의의 페퍼 잡음 감소
__데스크톱에서 임베디드 디바이스로 포팅
____임베디드 디바이스의 코드를 개발하기 위한 장비 설정
____임베디드 디바이스에서 OpenCV 설치
__요약

2장. SfM 모듈을 사용한 모션 구조 탐색
__기술 요구 사항
__SfM의 핵심 개념
____보정된 카메라와 에피폴라(등극선) 기하학
____스테레오 재구성과 SfM
__OpenCV에서 SfM 구현
____이미지 특징 매칭
____특징 추적하기
____3D 재구성 및 시각화
____밀집 재구성을 위한 MVS
__요약

3장. face 모듈을 사용한 얼굴 랜드마크와 포즈 분석
__기술 요구 사항
__이론과 주요 내용
____능동적 외양 모델과 제한된 로컬 모델
____회귀 방법
__OpenCV로 얼굴 랜드마크 검출
____측정 오차
__랜드마크에서 얼굴 방향 예측
____예측된 포즈 계산
____이미지에 포즈 투영
__요약

4장. 딥 컨볼루션 네트워크를 사용한 번호판 인식
__ANPR 소개
__ANPR 알고리즘
__번호판 검출
____세그멘테이션
____분류
__번호판 인식
____OCR 세그멘테이션
____컨볼루션 신경망을 사용한 문자 분류
__요약

5장. DNN 모듈을 사용한 얼굴 검출 및 인식
__얼굴 검출 및 인식 방법 소개
____얼굴 검출
____얼굴 전처리
____얼굴 수집과 훈련
____얼굴 인식
____마무리: 파일 저장하기 및 불러오기
____마무리: 멋진 대화식 GUI 만들기
__요약
__참고 문헌

6장. OpenCV.js를 사용한 웹 컴퓨터 비전 소개
__OpenCV.js란 무엇인가?
__OpenCV.js 컴파일하기
__OpenCV.js 개발의 기본 소개
__웹캠 스트림에 액세스하기
__이미지 처리와 기본 사용자 인터페이스
____임계값 필터
____가우시안 필터
____캐니 필터
__브라우저의 광류 지원
__브라우저에서 하르 캐스케이드 분류기를 사용한 얼굴 검출
__요약

7장. ArUco 모듈을 사용한 안드로이드 카메라 보정과 AR
__기술 요구 사항
__증강현실과 포즈 추정
____카메라 보정
____평면 재구성을 위한 증강현실 마커
__안드로이드 운영체제에서 카메라 액세스
____카메라 찾기 및 열기
__ArUco를 사용한 카메라 보정
__jMonkeyEngine으로 증강현실 수행
__요약

8장. 스티칭 모듈이 있는 iOS 파노라마
__기술 요구 사항
__파노라마 이미지 스티칭 방법
____파노라마를 위한 특징 추출과 강력한 매칭
____파노라마 생성을 위한 와핑 이미지
__프로젝트 개요
__CocoaPods로 iOS OpenCV 프로젝트 설정
__파노라마 캡처를 위한 iOS UI
__오브젝티브-C++ 래퍼의 OpenCV 스티칭
__요약
__더 읽을 거리

9장. 작업에 가장 적합한 OpenCV 알고리즘 찾기
__기술 요구 사항
__OpenCV에 포함돼 있는가?
__OpenCV의 알고리즘 옵션
__어떤 알고리즘이 가장 좋을까?
__알고리즘의 비교 성능 테스트 예
__요약

10장. OpenCV의 일반적인 함정 피하기
__OpenCV v1에서 v4까지의 역사
____컴퓨터 비전에서 OpenCV와 데이터 혁신
__OpenCV의 히스토릭 알고리즘
____OpenCV에 알고리즘이 추가된 시기를 확인하는 방법
__일반적인 함정과 제안된 솔루션
__요약
__더 읽을 거리

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ OpenCV 코드 샘플 작업으로 실제 컴퓨터 비전 구축
■ OpenCV 프로젝트 엔지니어링 및 유지 관리 모범 사례
■ 복잡한 컴퓨터 비전 작업을 위한 알고리즘 설계 접근 방법
■ OpenCV의 최신 API(v4.0.0)
■ 3D 장면 재구성 및 SfM
■ ArUco 모듈을 사용한 카메라 보정 및 오버레이 AR

★ 이 책의 대상 독자 ★
OpenCV를 시작하려는 초보 컴퓨터 비전 엔지니어를 대상으로 하며, 대부분 C++ 환경에서 기존의 기초 지식을 주로 학습하는 것과는 달리 실습 ... 더보기

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