OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 입문과 활용 (세트)
- 지은이로버트 라가니에, 신 쉬
- 옮긴이이문호
- ISBN : 9788960775589
- 41,000원
- 2014년 05월 22일 펴냄 (절판)
- 페이퍼백 | 510쪽 | 188*235mm
- 시리즈 : acorn+PACKT, 오픈소스 프로그래밍
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책 소개
세트 구성: 전2권
1) 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판: OpenCV 2를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍』
2) 『Emgu CV와 테서렉트 OCR로 하는 컴퓨터 비전 프로그래밍: 얼굴 감지, 자동차 번호판 인식 등을 위한 OpenCV 닷넷 래퍼 기술』
『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』 소개
『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』은 OpenCV 라이브러리에 있는 수많은 컴퓨터 비전 알고리즘을 소개하며, 영상을 읽고, 쓰고, 생성하고 다룰 수 있는 방법을 배운다. 일반적으로 영상 분석에 사용하는 다양한 기술과 C++로 효율적으로 구현할 수 있는 방법을 살펴본다.
이 책에서 다루는 내용
■ 올바른 객체지향 프로그래밍 실습을 통한 고급 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기
■ 화소별로 처리하기 위한 영상 조회
■ 영상이나 관심 영역을 히스토그램으로 개선
■ 수학적 형태학 사용과 변환 영상 필터링, 영상 분할
■ 묘사 장면의 다른 시점을 매칭하기 위한 영상 기하학 활용
■ 비디오 시퀀스 읽고 쓰기
■ 특징점 추적과 움직이는 객체를 식별하기 위한 비디오 프레임 처리
■ 관심 점, 선, 외곽선, 영상 내 포함하는 객체 감지
이 책의 대상 독자
컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하기 위해 OpenCV 라이브러리의 사용 방법을 배우고 싶은 C++ 프로그래머 초보에게 적합한 책이다. 또한 컴퓨터 비전 프로그래밍 개념을 알기 원하는 전문 소프트웨어 개발자에게도 안성맞춤이다. 학부 수준 컴퓨터 비전 코스에서 교재로 사용할 수 있으며, 영상처리와 컴퓨터 비전 분야의 석사 과정과 연구자에겐 최고의 참고서다. 이 책은 기본에서 고급 예제까지의 훌륭한 조합을 제공한다. 단, 이 책을 읽으려면 기본적인 C++ 지식은 알고 있어야 한다.
『Emgu CV와 테서렉트 OCR로 하는 컴퓨터 비전 프로그래밍』 소개
OpenCV의 닷넷 래퍼인 Emgu CV 설치부터 시작해 기본 영상처리 방법을 배운 후, 컴퓨터 비전 분야 프로젝트 중 하나인 모양 감지, 얼굴 감지, 테서렉트 OCR 라이브러리를 이용한 자동차 번호판 인식, 영상 잇기 등을 차례대로 살펴 보면서 컴퓨터 비전 프로그래밍에 필요한 내용을 습득할 수 있다.
이 책에서 다루는 내용
■ 다양한 플랫폼에서 Emgu CV 설치하는 법
■ Emgu CV 장점 이해와 “Hello World” 컴퓨터 비전 프로젝트 생성
■ 모양 감지를 수행하기 위해 Emgu CV 메소드의 기능 활용
■ Emgu CV 메소드를 이용한 행렬과 영상 다루기
■ 하르 분류기로 얼굴과 눈 감지 수행
■ 파노라마를 생성하기 위해 영상을 함께 잇기
■ OCR 네임스페이스를 이용한 자동차 번호판 감지와 광학 문자 인식 구현
이 책의 대상 독자
컴퓨터 비전 프로젝트에서 일하는 C# 프로그래머라면 안성맞춤이다.
목차
목차
- 『OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 한국어판』
- 1 영상처리 준비
- 소개
- OpenCV 라이브러리 설치
- MS 비주얼 C++로 OpenCV 프로젝트 만들기
- Qt로 OpenCV 프로젝트 만들기
- 영상을 불러들이고, 보여주고, 저장하기
- Qt를 이용한 GUI 애플리케이션 생성
- 2 화소 다루기
- 소개
- 화소값에 접근
- 포인터로 영상 조회
- 반복자로 영상 조회
- 영상을 조회하기 위한 효율적인 반복문
- 이웃 접근으로 영상 조회
- 간단한 영상 산술 연산 실행
- 관심 영역 정의
- 3 영상처리 클래스 구현
- 소개
- 알고리즘 설계 과정에서 전략 패턴 사용
- 처리 모듈 간의 통신을 위한 컨트롤러 사용
- 싱글턴 디자인 패턴 사용
- 애플리케이션 설계 위한 모델-뷰-컨트롤러 구조 사용
- 컬러 공간 변환
- 4 히스토그램을 이용한 화소 개수 세기
- 소개
- 히스토그램 계산
- 영상 모습을 수정하기 위한 룩업 테이블 적용
- 영상 히스토그램 평활화
- 영상 내 특정 내용을 감지 위한 히스토그램 역투영
- 객체를 찾기 위한 평균 이동 알고리즘 사용
- 히스토그램 비교를 이용한 유사 영상 검색
- 5 형태학 연산을 이용한 영상 변환
- 소개
- 형태학 필터를 이용한 영상 침식과 팽창
- 형태학 필터를 이용한 영상 열림과 닫힘
- 형태학 필터를 이용한 에지와 코너 감지
- 워터쉐드를 이용한 영상 분할
- 그랩컷 알고리즘으로 전경 객체 추출
- 6 영상 필터리
- 소개
- 저주파 필터를 이용한 영상 필터링
- 중간 값 필터를 이용한 영상 필터링
- 에지 감지를 위한 방향성 필터 적용
- 영상에 대한 라플라시안 계산
- 7 선, 외곽선, 컴포넌트 추출
- 소개
- 캐니 연산자로 영상 외곽선 감지
- 허프 변환으로 영상 내 선 감지
- 선을 점집합으로 맞추기
- 컴포넌트의 외곽선 추출
- 컴포넌트의 모양 기술자 계산
- 8 관심 점 감지와 매칭
- 소개
- 해리스 코너 감지
- FAST 특징 감지
- 크기 불변 SURF 특징 감지
- SURF 특징 기술
- 9 영상 내 투영 관계 추정
- 소개
- 영상 변환
- 카메라 교정
- 한 쌍의 영상에 대한 기본 행렬 계산
- RANSAC을 이용한 영상 매칭
- 두 영상 간의 호모그래피 계산
- 10 비디오 시퀀스 처리
- 소개
- 비디오 시퀀스 읽기
- 비디오 프레임 처리
- 비디오 시퀀스 쓰기
- 비디오 내 특징점 추적
- 『Emgu CV와 테서렉트 OCR로 하는 컴퓨터 비전 프로그래밍』
- 1 Emgu CV 소개
- Emgu CV가 무엇인가
- 영상처리 라이브러리 비교
- 라이선스 계약
- 문서와 기타 자료
- 사용 편의성
- 성능
- 비교 요약
- Emgu CV의 장점
- 교차 플랫폼
- 교차 언어별 예제 지원
- 그 밖의 장점
- 요약
- 2 Emgu CV 설치
- Emgu CV 내려 받기
- Emgu CV 설치
- 윈도우에 설치
- 리눅스에서 설치
- 종속성 얻기
- 소스로부터 Emgu CV 빌드
- OS X에서 설치
- 종속성 얻기
- 소스로부터 Emgu CV 빌드
- 문제 해결
- 윈도우
- 리눅스
- OS X
- 요약
- 3 Hello World
- C#으로 작성하는 Hello World
- 새로운 프로젝트 생성
- 폼 설계
- 코딩
- 결과
- 비주얼베이직닷넷으로 작성하는 Hello World
- C++로 작성하는 Hello World
- 요약
- 4 OpenCV 래핑
- 아키텍처 둘러보기
- OpenCV
- Emgu CV
- 함수 매핑
- 구조체 매핑
- 열거체 매핑
- 요약
- 5 영상 다루기
- 디지털 영상 표현
- 화소와 데이터
- 화소 해상도
- 컬러 영상 표현
- 컬러 깊이
- 이미지 처리
- 영상 생성
- 파일로부터 영상 불러오기
- 화소 처리
- 메소드 명명 규칙
- 연산자 오버로드 사용
- 범용 연산 지원
- 가비지 컬렉션
- XML 직렬화
- 요약
- 6 행렬 다루기
- Matrix 클래스와 Image 클래스
- 정의와 파라미터
- 행렬 처리
- 행렬 생성
- 요소 연산
- 요약
- 7 모양 감지
- 캐니 엣지 감지기
- 허프 변환
- 허프 선 변환
- 허프 원 변환
- 외곽선
- 외곽선 찾기
- 외곽선 표현
- 꼭짓점 순서
- 자유 체인 코드
- 외곽선 그리기
- 다각형 근사화
- 외곽선 예제
- 요약
- 8 얼굴 감지
- 생체 인증 시스템
- 카메라 캡처
- 기계학습
- 얼굴 감지 또는 하르 분류기
- 부스팅 이론과 감독 학습
- 하르 유사 특징
- 얼굴 감지를 위한 코드
- 요약
- 9 자동차 번호판 인식
- 자동차 번호판 인식
- LPR 알고리즘
- OCR
- 테서렉트 OCR
- 자동차 번호판 인식 코드
- 가정
- 소스 코드
- GetWhitePixelMask
- DetectLicensePlate
- FindLicensePlate
- 결과
- 요약
- 10 영상 잇기
- 영상 잇기
- 영상 잇기 알고리즘
- 영상 정합
- 영상 교정
- 영상 혼합
- 코드
- 요약