2018년 출간되었던 “PYTHON으로 배우는 OPENCV 프로그래밍”의 개정판으로 내용을 보완하여

- PYTHON 3.10과 OPENCV 4.5 사용
- NUMPY, MATPLOTLIB, PAFY, YOUTUBE_DL, PYGAMES. PYOPENGL
- 영상 및 비디오 입출력과 녹화
- 임계값, 히스토그램 처리, 영상 필터링, 분할
- 특징 검출, 디스크립터, 매칭
- 비디오에서 이동물체 검출, 물추 추적
- 카메라 캘리브레이션, 증강현실,
ARUCO, CHARUCO
- PILLOW/PIL, TKINTER, PYGAMES, PYQT5

등에 대하여 프로그래밍 방법을 설명합니다.

Chapter 01 시작하기

01 영상처리와 컴퓨터 비전
02 OpenCV 개요
03 파이썬 . Numpy . Matplotlib . OpenCV 설치

Chapter 02 영상 및 비디오 입출력

01 영상 입출력과 디스플레이
02 비디오 프레임 캡처와 화면표시
03 비디오 파일 녹화
04 matplotlib 비디오 디스플레이

Chapter 03 간단한 그래픽 및 이벤트 처리

01 직선 및 사각형 그리기
02 원 및 타원 그리기
03 다각형 그리기
04 문자열 출력
05 키보드 이벤트 처리
06 마우스 이벤트 처리
07 트랙바 이벤트 처리

Chapter 04 OpenCV 기본 연산

01 영상 속성과 화소 접근
02 관심 영역과 ROI
03 영상 복사
04 영상 채널 분리 및 병합
05 컬러 공간 변환
06 영상의 크기 변환과 회전
07 산술연산.비트연산.비교 범위.수치연산 함수
08 수학 및 통계 함수

Chapter 05 임계값과 히스토그램 처리

01 임계값 영상
02 히스토그램 계산
03 히스토그램 역투영
04 히스토그램 비교
05 히스토그램 평활화
06 CLAHE 히스토그램 평활화

Chapter 06 영상 공간 필터링

01 블러 필터
02 미분 필터
03 일반적인 필터 연산
04 모폴로지 연산
05 템플릿 매칭

Chapter 07 영상 분할

01 Canny 에지 검출
02 Hough 변환에 의한 직선 및 원 검출
03 컬러 범위에 의한 영역 분할
04 윤곽선 검출 및 그리기
05 영역 채우기 . 인페인트 . 거리 계산 . 워터쉐드
06 피라미드 기반 분할
07 K-Means 클러스터링 분할
08 연결 요소 검출

Chapter 08 영상 특징 검출

01 코너점 검출
02 체스보드 패턴 코너점 검출
03 모멘트 Moments
04 모양 Shape 관련 특징 검출
05 모양 매칭
06 적분 영상
07 Haar-like 특징

Chapter 09 특징 검출 . 디스크립팅 . 매칭

01 FastFeatureDetector 특징 검출
02 MSER 특징 검출
03 SimpleBlobDetector 특징 검출
04 GFTTDetector 특징 검출
05 ORB 특징 검출 및 디스크립터
06 BRISK 특징 검출 및 디스크립터
07 KAZE . AKAZE 특징 검출 및 디스크립터
08 SIFT 특징 검출 및 디스크립터
09 디스크립터를 이용한 특징 매칭
10 HOG 디스크립터

Chapter 10 비디오 처리

01 평균 배경 차영상
02 BackgroundSubtractor로 배경과 전경 분할
03 광류 계산
04 meanShift/CamShift 추적
05 Kalman Filter 물체 추적
06 비디오에서 특징 매칭
07 OpenCV 추적기

Chapter 11 카메라 캘리브레이션

01 호모그래피 계산
02 핀홀 카메라 모델
03 OpenCV 카메라 캘리브레이션
04 증강현실 Augmented Reality

Chapter 12 Pillow/PIL . Tkinter . Pygame . PyQt5

01 Pillow/PIL
02 TKinter
03 Pygame
04 PyQt5