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OpenCV 제대로 배우기

한빛미디어

번역서

절판

  • 저자 : 개리 로스트 브라드스키 , 에이드리안 캘러
  • 번역 : 황선규
  • 출간 : 2009-09-18
  • 페이지 : 756 쪽
  • ISBN : 9788979146943
  • 물류코드 :1694
  • 초급 초중급 중급 중고급 고급
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OpenCV 라이브러리를 활용한 실전 영상 처리 프로그래밍

『OpenCV 제대로 배우기』는 독자 여러분을 급속하게 발전하는 컴퓨터 비전 프로그래밍 속으로 안내한다. 오픈 소스 컴퓨터 비전 (OpenCV) 라이브러리 개발자가 쓴 이 책은 컴퓨터 비전 이론과 OpenCV 라이브러리 사용법을 함께 설명한다. 컴퓨터 비전은 보안 시스템, 공장의 자동 결함 검사, 의료 영상 분석, 무인 항공 시스템 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 구글 지도와 구글 어스의 연계, LCD 모니터의 픽셀 결함 검사에 사용되며, 심지어 여러분이 입은 티셔츠의 바느질에 이상이 있는지 검사하는 시스템에도 컴퓨터 비전이 사용된다. OpenCV는 사용하기 쉬운 컴퓨터 비전 프레임워크와 실시간으로 동작하는 500개 이상의 비전 관련 함수를 제공한다. 이 책은 비전 관련 이론과 함수를 자세히 설명하고 있기 때문에, 컴퓨터 비전 개발자, 학생, 또는 취미로 공부하는 사람들이 컴퓨터 비전을 체계적으로 학습할 수 있도록 도와줄 것이다.

프로그램에 시각을 부여하는 것은 매력적이면서 재미있는 작업이다. 이 책은 여러분이 간단하거나 복잡한 비전 프로그램을 만들 때 꼭 필요한 책이며, 언제든 참고할 수 있는 참고서가 되어 줄 것이다.
개리 로스트 브라드스키 저자

개리 로스트 브라드스키

Gary Rost Bradski

탠퍼드 대학교 AI 연구소의 CS 학부 자문 교수이며, 로봇, 기계 학습, 컴퓨터 비전 연구를 선도하고 있다. 또한 최근에 설립된 윌로우 거라지(Willow Garage, http://www.willowgarage.com) 로봇 연구소에서 선임 연구원으로 일하고 있다. 그는 UC 버클리(UC Berkeley)에서 EECS 학사 학위를 받았고, 보스턴 대학교(Boston University)에서 박사 학위를 받았다. 20여 년간 산업체에서 기계 학습, 컴퓨터 비전을 다루었으며, 퍼스트 유니온 내셔널 뱅크(First Union National Bank)에서 옵션 거래 관련 작업도 수행하였다.

에이드리안 캘러 저자

에이드리안 캘러

어플라이드 마인드(Applied Minds)의 선임 연구원이다. 현재 기계 학습, 통계적 모델링, 컴퓨터 비전, 로봇에 관한 연구를 진행하고 있다. 에이드리안은 1998년 콜롬비아 대학교(Columbia University) 이론 물리학 분야 박사 학위를 받았다. 이후 인텔(Intel)과 스탠퍼드 대학교 AI 연구소에 소속되어 있으며, DARPA 그랜드 챌린지 대회에서 우승한 스탠리 팀에서도 활동하였다. 그는 물리학, 전자 공학, 컴퓨터 과학, 로봇 분야에서 다수의 논문과 특허를 발표하였다.
황선규 역자

황선규

1997년 한양대학교 전자공학과를 졸업하고, 동 대학원에서 석사와 박사 학위를 받았다. 재학 시절 주요 연구 분야는 객체의 모양기술, 객체분할, 패턴인식이었으며, 다수의 산업체/연구소 프로젝트를 수행하였다. 현재는 뉴질랜드에 있는 HITLabNZ(Human Interface Technology Laboratory New Zealand)에서 박사후 과정으로서 매직북(MagicBook) 프로젝트에 참여하고 있다. 현재 관심을 가지고 연구하고 있는 분야는 3차원 모델 기반 객체 추적이다.

1장 훑어보기 
01 OpenCV 개요 
02 누가 OpenCV를 사용하는가? 
03 컴퓨터 비전이란? 
04 OpenCV의 역사 
05 OpenCV 설치 
06 CVS를 이용하여 최신 OpenCV 받기 
07 다양한 OpenCV 도움말 
08 OpenCV 구조와 내용 
09 이식성 
10 연습문제 
 
2장 OpenCV 소개 
01 시작하기 
02 첫 번째 프로그램 - 정지 영상 출력 
03 두 번째 프로그램 - AVI 동영상 재생 
04 간단한 사용자 인터페이스 추가 
05 간단한 변환 
06 좀 더 복잡한 연산 
07 카메라로부터 입력받기 
08 AVI 파일 저장하기 
09 향후 발전 방향 
10 연습문제 
 
3장 OpenCV 기본 사용법 
01 OpenCV 기본 데이터 타입 
02 CvMat 행렬 구조체 
03 IplImage 구조체 
04 행렬과 영상에 관한 연산 
05 그리기 함수 
06 데이터 관리 및 저장 
07 IPP 라이브러리 
08 요약 
09 연습문제 
 
4장 HighGUI 
01 이식성있는 그래픽 툴킷 
02 윈도우 생성하기 
03 영상 불러오기 
04 화면에 영상 출력하기 
05 비디오 다루기 
06 ConvertImage 
07 연습문제 
 
5장 영상 처리 
01 훑어보기 
02 스무딩(블러링) 
03 영상 모폴로지 
04 플러드필 
05 크기 변환
06 피라미드 영상 
07 임계값 
08 연습문제 
 
6장 영상 변환 
01 훑어보기 
02 컨볼루션 
03 그래디언트와 소벨 미분 
04 라플라시안 
05 캐니 엣지 검출기 
06 허프 변환 
07 매핑 
08 늘이기, 줄이기, 와핑, 회전 
09 CartToPolar와 PolarToCart 
10 LogPolar 
11 이산 푸리에 변환 
12 이산 코사인 변환 
13 적분 영상 
14 거리 변환 
15 히스토그램 균등화 
16 연습문제 
 
7장 히스토그램과 매칭 
01 히스토그램 기본 자료 구조 
02 히스토그램 데이터에 접근하기 
03 히스토그램 기본 연산 
04 좀 더 복잡한 기법 
05 연습문제 
 
8장 외곽선 
01 메모리 스토리지 
02 시퀀스 
03 외곽선 검출 
04 외곽선 예제 2 
05 외곽선을 이용한 다양한 작업 
06 외곽선 매칭 
07 연습문제 
 
9장 영상의 일부와 분할 
01 객체와 분할 
02 배경 제거 
03 워터쉐드 알고리즘 
04 인페인팅 
05 평균-이동 분할 
06 들로네 삼각화, 보로노이 테셀레이션 
07 연습문제 
 
10장 추적과 움직임 
01 추적의 기초 
02 코너 검출 
03 서브픽셀 코너 
04 불변 특징값 
05 옵티컬 플로우 
06 평균-이동과 캠시프트 추적 
07 모션 템플릿 
08 추정 
09 콘덴세이션 알고리즘 
10 연습문제 
 
11장 카메라 모델과 보정 
01 카메라 모델 
02 보정 
03 왜곡 제거 
04 전체 보정 
05 로드리게스 변환 
06 연습문제 
 
12장 투영과 3D 비전 
01 투영 
02 어파인 변환과 투시 변환 
03 POSIT: 3D 포즈 측정 
04 스테레오 영상 
05 움직임 기반 구조 
06 2차원과 3차원에서의 직선 적합 
07 연습문제 
 
13장 기계 학습 
01 기계 학습이란? 
02 ML 라이브러리의 공통 루틴 
03 마할라노비스 거리 
04 K-평균 
05 순수/정상 베이즈 분류기 
06 이진 결정 트리 
07 부스팅 
08 랜덤 트리 
09 얼굴 검출과 하르 분류기 
10 다른 기계 학습 알고리즘 
11 연습문제 
 
14장 OpenCV의 미래 
01 과거와 미래 
02 향후 개발 방향 
03 예술가를 위한 OpenCV 
04 에필로그 
 
부록 A OpenCV 설치 및 설정 
01 OpenCV 1.0 다운받기 
02 OpenCV 1.0 설치하기 
03 OpenCV 빌드하기 
04 Visual C++ 2005 환경 설정
 
부록 B Visual C++에서 OpenCV 사용하기 
01 CvvImage 클래스 
02 윈도우 응용프로그램에서 영상 출력하기 
 
참고문헌 
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