[1부] OpenCV 이론
1장: 컴퓨터비전의 이해
01. 컴퓨터비전이란?
___컴퓨터비전이란?
___영상 처리의 필요성
___영상 처리의 한계점
___데이터 변형
___이미지 데이터
___OpenCV란?
___OpenCV의 역사
02. 알고리즘 설계
___문제 해결을 위한 선행 조건
___하드웨어와 소프트웨어의 선택
___시스템 설계
___개발 규칙
03. 디지털 이미지 프로세싱
___전처리 알고리즘
___노이즈 및 디노이즈
___특징 및 유사성 검출
04. 영상 처리 분야
___영화 산업
___의료 분야
___이미지 번역
___OpenCV의 활용
05. C# OpenCvSharp 설치
___닷넷 프레임워크 설치
___닷넷 설치
___네이티브 래퍼 설치
___OpenCvSharp 사용하기
___확장 네임스페이스
06. 파이썬 OpenCV 설치
___패키지 매니저 설치
___OpenCV 사용하기
___확장 패키지
2장: OpenCV 시작하기
01. 이미지 크기
___이미지 크기 속성
___이미지 크기 표현법
02. 정밀도
___비트 표현
___정밀도 표현법
03. 채널
___색상 표현
___채널 표현법
04. 관심 영역
___단일 채널을 사용하는 이유
05. 관심 채널
06. 히스토그램
07. OpenCV 코드 구성 이해
3장: 데이터 형식과 연산
01. 기본 데이터
___C# OpenCvSharp에서 사용되는 기본 데이터 형식
___파이썬 OpenCV에서 사용되는 기본 데이터 형식
02. Mat 데이터
___조밀 행렬
___희소 행렬
___관심 영역
___관심 채널
03. 넘파이 데이터
___ndarray 클래스
___배열 연산
___행렬 클래스
___관심 영역
___관심 채널
[2부] C# & 파이썬 함수
4장: 기초 예제
01. 이미지 데이터
___이미지 입력
___이미지 출력
02. 비디오 데
이 책은 컴퓨터 비전의 기초 이론과 함께 OpenCV에서 가장 널리 사용되는 기능들을 자세히 소개하고, 이미지 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 방법을 다룹니다. 이 책은 C#과 파이썬 두 언어로 구성되어 있어 두 언어 간의 비교도 가능하며, C#이나 파이썬 개발자들이 쉽게 OpenCV를 습득할 수 있는 영상 처리 입문서입니다.
이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 기초 컴퓨터 비전 알고리즘부터 시작해 머신러닝과 딥러닝까지 포괄적으로 다룹니다. 지도 학습 및 비지도 학습의 전반에 대한 내용과 함께 이미지 분류, 객체 검출, 세그먼테이션, 얼굴 검출, 랜드마크 검출, 스타일 전이 등 다양한 딥러닝 모델을 OpenCV를 활용해 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 예시도 포함돼 있습니다.
이 책은 OpenCV 전반에 대한 내용을 담고 있으며, 실전 예제를 통해 실제 상황에서 어떻게 적용하는지를 보여줍니다. 각 주제는 직관적이고 구체적인 예시와 함께 다뤄져, 독자들은 이를 통해 개념을 명확히 이해하고 실무에서 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
컴퓨터 비전 이해 및 OpenCV를 활용한 심화 실습
C# 및 파이썬에서 OpenCV의 데이터 형식 및 행렬 및 배열 연산
이미지, 비디오, 카메라를 이용한 입출력 및 결과 저장
GUI를 활용한 데이터 조작 및 시각화
이미지 프로세싱을 위한 이미지 전처리 및 정보 탐색을 위한 이미지 변형
이미지 필터링을 통한 정보 검출 및 인식
코너, 직선, 원, QR 코드와 같은 특징 검출
특징 매칭을 활용한 이미지 조작 및 객체 검출
K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 활용 방법
카페, 다크넷, 텐서플로, ONNX 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법
Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트
파이토치 모델을 변환하여 Python OpenCV에서 인물 세그먼테이션 및 스타일 전이 프로
