알짜배기 예제로 배우는 OpenCV

알짜배기 예제로 배우는 OpenCV

부제 파이썬과 C++로 마스터하는 OpenCV 프로그래밍

저자 이정주

 

출간/배본가능일 2020년 4월 29일 

정가 32,000원 

페이지 492

판형 크라운판 (173 * 230)

 

ISBN 979-11-90014-91-5 (93000)

 

책 소개 

영상 처리의 기본 개념부터
개발 환경 구축까지 예제로 한번에

 

OpenCV는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리로, 공통의 API를 사용하여 컴퓨터 비전 또는 영상 처리 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 윈도우, 맥, 리눅스, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제에서 사용이 가능하다는 장점도 가지고 있습니다.

이 책에서는 파이썬을 사용하여 빠르게 OpenCV 프로그램을 개발하고 C++을 사용하여 속도를 최적화할 수 있도록 두 가지 언어에 대한 예제를 제공합니다. 안드로이드에서 OpenCV 프로그램을 동작시키기 위해 필요한 예제도 다루고 있기 때문에 초심자에게 큰 도움이 될 것입니다.

 

이 책의 특징 

- 빠르게 OpenCV 프로그래밍에 익숙해질 수 있도록 예제 중심으로 구성했다.
- 필요한 OpenCV 기능을 바로 찾아 사용할 수 있도록 했다.
- 주요 OpenCV 함수에 대한 C++과 파이썬 예제를 제공한다.

 

이 책이 필요한 독자 

- 영상 처리의 기본을 배우고 싶은 사람
- OpenCV 프로그래밍을 빠르게 익히고 싶은 사람
- 새로운 영상 처리 알고리즘을 개발해보고 싶은 사람

 

독자대상 

초중급 

 

소스코드 다운로드

https://github.com/bjpublic/opencv

 

저자 소개 

이정주

대학 졸업 후, 회사, 대학원을 거치며 여러 분야에서 프로그래밍에 대한 경험을 쌓았다. 하지만 프로그래밍을 멈춰야 하는 순간도 있었다. 그래도 멈추지 않았다. 천천히 가기로 했다. 틈나는 대로 좋아하는 프로그래밍을 해보며 그 결과물을 블로그(https://webnautes.tistory.com)에 공유하기 시작하면서부터, 많은 사람들의 호응을 받으며 지금도 멈추지 않고 천천히 걸을 수 있는 힘을 얻고 있다.

 

목차

Chapter 1 OpenCV 개발 환경 구축하기

1-1 C++ 개발 환경

1-2 파이썬 개발 환경

 

Chapter 2 기본 예제

2-1 이미지 다루기

2-2 동영상 다루기

 

Chapter 3 영상 처리 기본 개념

3-1 색공간

3-2 픽셀과 이미지 개념

3-3 Mat 객체와 넘파이 배열

3-4 픽셀에 접근하는 방법

3-5 이미지 채널 분리 및 합치기

 

Chapter 4 그래픽 사용자 인터페이스

4-1 트랙바

4-2 키보드 이벤트

4-3 마우스 이벤트

4-4 하나의 윈도우에 2개 이상 이미지 보여주기

 

Chapter 5 이진화

5-1 전역 임계값 사용

5-2 적응형 이진화

 

Chapter 6 이미지 연산

6-1 블렌딩

6-2 차영상

6-3 이미지 비트 연산

6-4 관심 영역 설정

 

Chapter 7 그리기 함수

7-1 OpenCV 좌표계

7-2 랜덤색 사용

7-3 사각형 그리기

7-4 원 그리기

7-5 선분 그리기

7-6 타원 그리기

7-7 폴리곤 그리기

7-8 글자 출력

 

Chapter 8 ROI

8-1 실시간 ROI 구현

8-2 ROI 평균 색 추출하기

 

Chapter 9 이미지 기하학적 변환

9-1 회전

9-2 크기 조정

9-3 이동

9-4 아핀 변환

9-5 퍼스펙티브 변환

 

Chapter 10 컨볼루션과 마스크

10-1 컨볼루션과 마스크

10-2 블러링

10-3 에지 검출

 

Chapter 11 모폴로지

11-1 Erosion

11-2 Dilation

11-3 Opening

11-4 Closing

 

Chapter 12 허프 변환

12-1 Hough Line Transform

12-2 Hough Circle Transform

 

Chapter 13 히스토그램

13-1 히스토그램이란?

13-2 히스토그램 구하기

13-3 히스토그램 평활화

13-4 CLAHE

 

Chapter 14 템플릿 매칭

 

Chapter 15 영상 분할

15-1 이진화

15-2 HSV 색공간

15-3 라벨링

15-4 Background Subtraction

 

Chapter 16 컨투어

16-1 컨투어 검출하기

16-2 컨투어 특징 사용하기

 

Chapter 17 물체 추적하기

17-1 특정 색 기반으로 추적하기

17-2 Meanshift

17-3 Camshift

 

Chapter 18 응용 예제

18-1 도형 인식하기

18-2 손 인식하기

18-3 책 검출하기

18-4 얼굴에 선글라스 씌우기

18-5 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 카메라 예제

18-6 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 이미지 예제

 

출판사 리뷰 

머신러닝 분야의 비약적인 발전으로 기존 방법으로 해결하지 못했던 많은 일들을 처리할 수 있게 되었습니다. 단순한 영상 처리를 넘어 머신러닝에 적용할 때 입력 이미지를 전처리하는 과정이나 특징을 뽑아내기 위한 작업을 할 때 OpenCV의 활용도가 높아지고 있으며, 앞으로는 머신러닝과 OpenCV를 결합하여 사용하는 경우가 점점 많아지게 될 것입니다.

이 책에서는 영상 처리 이론보다는 입문자들이 OpenCV 프로그래밍에 익숙해지는 데에 초점을 맞추어, 각 OpenCV 함수별 사용법이 아닌 어떻게 OpenCV 함수들을 연계하여 사용할 수 있는지를 다룹니다. 빠른 시간에 코드를 작성할 수 있는 파이썬과 빠른 실행 속도를 자랑하는 C++를 통해 안드로이드 환경에서 영상 처리 함수를 프로그래밍하는 방법에 대해 배워보겠습니다.