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OPENCV 프로그래밍-컴퓨터 비전 애플리케이션 구축을 위한
저자 : 오스카데니즈수아레스,마델밀라그로페르난데즈카로블즈,노엘리아발레즈에나노외4인 ㅣ 출판사 : 에이콘출판 ㅣ 역자 : 이문호

2015.04.30 ㅣ 252p ㅣ ISBN-13 : 9788960776951

정가25,000
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크기 B5(257mm X 188mm, 사륙배판)
제품구성 단행본
이용약관 청약철회
국내도서 > 컴퓨터 > 시스템공학 > 아키텍처/시스템프로...

[목 차]

1장 시작하기
OpenCV 설정
라이브러리 컴파일 대 미리 컴파일된 라이브러리
CMake로 OpenCV 구성
OpenCV 라이브러리 빌드와 설치
OpenCV 설정을 위한 빠른 방법
API 개념과 기본 자료형
첫 프로그램: 영상과 비디오를 읽고 쓰기
qmake 프로젝트 파일
비디오 파일을 읽은 후 재생
카메라로부터 실시간 입력
요약

2장 그래픽 사용자 인터페이스
OpenCV의 highgui 모듈 사용
텍스트와 그리기
영역 선택
Qt 기반 함수 사용
텍스트 오버레이와 상태 바
속성 대화상자
창 속성
Qt 영상
요약

3장 영상처리
화소 수준 접근과 범용 연산
영상 히스토그램
히스토그램 평활화
밝기와 명암대비 모델링
히스토그램 정합과 LUT
RGB를 다른 컬러 공간으로 변환
레티나 모델로 필터링
산술 변환과 기하학적 변환
산술 변환
기하학적 변환
요약
참고사항

4장 영상 분할
경계화
외곽선과 연결 성분
영역 채우기
워터쉐드 분할
그랩컷
요약
참고사항

5장 2D 특징
관심점
특징 검출기
FAST 검출기
SURF 검출기
ORB 검출기
KAZA 검출기와 AKAZE 검출기
특징 기술자 추출기
기술자 정합기
SURF 기술자 정합
AZKAE 기술자 정합
요약
참고사항

6장 객체 검출
객체 검출
OpenCV로 객체 검출
캐스케이드는 아름답다
캐스케이드를 이용한 객체 검출
자신만의 캐스케이드 학습
라텐트 SVM
장면 텍스트 검출
요약
참고사항

7장 모션
모션 역사
비디오 시퀀스 읽기
루카스-카나데 옵티컬 플로우
구나-파르네백 옵티컬 플로우
평균이동 추적기
캠시프트 추적기
모션 템플릿
모션 히스토리 템플릿
모션 기울기
배경 차분 기술
영상 정렬
요약
참고사항

8장 고급 주제
기계 학습
KNN 분류기
랜덤 포레스트 분류기
분류를 위한 SVM
GPU는 어떤가?
CUDA를 지원하는 OpenCV 설정
OpenCV 빌드 구성
라이브러리 빌드 및 설치
CUDA를 지원하는 OpenCV 설정을 위한 빠른 예제
첫 GPU 기반 프로그램
실시간으로 가자
성능
요약
참고사항
펼쳐보기
이 책은 OpenCV를 설치하는 방법을 먼저 알려주고, 영상과 비디오/카메라 입출력, 애플리케이션 작성을 위한 사용자 인터페이스 구현을 소개하며, 기본 영상처리 기법과 분할, OpenCV 3.0의 최신 기술을 포함한 특징 추출과 특징 정합 기술, 객체 검출 기술, 비디오 처리 기반의 객체 추적 기술, 더 나아가 기계학습과 GPU 가속 기반까지 고르게 설명하면서 예제 코드 중심으로 다룬다. 이 책에서 제공하는 예제 코드는 다양한 분야에서 추가 개발이 가능하도록 구현되어 있으므로, 각자의 프로젝트에 쉽게 적용할 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 레티나 알고리즘, 모핑, 컬러 이동 같은 고급 영상처리 기술 살펴보기
■ 새로운 connectionComponents와 connectedComponentsWithStats 함수 같은 고급 분할 도구를 이용한 프로그램 생성
■ 최적 분할을 얻기 위해 워터쉐드(watershed) 변환과 함께 영역 채우기 사용
■ 새롭고 강력한 KAZE 특징 살펴보기
■ BackgroundSubtractor 클래스를 이용한 고급 비디오 기반 배경/전경 분할과 ECC 기반 워핑 사용
■ 사용 가능한 객체 검출 프레임워크와 새로운 장면 텍스트 검출 기능 활용
■ 기계 학습과 GPU 최적화 같은 고급 주제 파악

1장 ‘시작하기’는 기본 설치 단계를 다루고, OpenCV API의 필수 개념을 소개한다. 영상과 비디오를 읽고 쓰기 위한 첫 예제와 더불어 카메라로부터 비디오를 캡처하는 예제도 제공한다.

2장 ‘그래픽 사용자 인터페이스’에서는 OpenCV 기반 애플리케이션을 위한 사용자 인터페이스 능력을 다룬다.

3장 ‘영상처리’는 OpenCV에서 활용할 수 있는 매우 유용한 영상처리 기술을 다룬다..

4장 ‘영상 분할’은 OpenCV에서 고려해야 할 분할의 모든 중요한 문제를 다룬다.

5장 ‘2D 특징’에서는 영상으로부터 특징과 기술자(de-scriptor)를 추출하기 위해 사용할 수 있는 함수를 다룬다.

6장 ‘객체 검출’에서는 컴퓨터 비전의 중심 문제인 객체 검출을 기술한다. 이 장에서는 객체 검출에 활용할 수 있는 기능을 설명한다.

7장 ‘모션’에서는 단일 정지 영상 이상의 내용을 고려한다. 이 장은 OpenCV에서의 모션과 추적을 다룬다.

8장 ‘고급 주제’는 기계 학습과 GPU 기반 가속 같은 몇몇 고급 주제에 중점을 둔다.

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