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OpenCV를 이용한 디지털 영상처리

Digital Image Processing Using OpenCV
  • 저자천인국
  • 관련분야컴퓨터, IT
  • 발행일2019-02-07
  • 정가33,000원
  • 페이지520 페이지
  • ISBN 979-11-85578-40-8
  • 일반자료 소스파일 (Source File)
  • 책소개
  • 저자소개
  • 목차
  • 출판사 서평
가장 쉬운 "디지털 영상처리"

입문자들을 위해 각종 영상 알고리즘에 대한 내용을 최대한 쉽게, 구체적으로 기술했다. 어려운 수식과 설명은 NO! 영상처리의 핵심 내용을 빠르게 학습할 수 있다. 독자들이 흥미를 가질 만한 예제를 엄선했고, 실습을 통해 프로그래밍 능력을 기를 수 있다. 영상처리 알고리즘의 표준 라이브러리인 OpenCV 최신판으로 프로그램을 제시했고, 프로그래밍 언어로는 빠른 속도를 자랑하는 C++를 사용했다. 기초적인 기계 학습 이론과 딥러닝 이론을 소개했다.

천인국

 

순천향대학교 컴퓨터공학과 교수

 

서울대학교 전자공학과 학사

한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학과 석사

한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학과 박사

삼성전자 종합연구소 주임연구원

캐나다 UBC 방문교수

CHAPTER 01 영상처리 개요

영상처리란?

영상의 획득

표본화와 양자화

영상처리는 어디에 사용될까?

영상처리와 유사한 분야

영상처리 분야

 

CHAPTER 02 OpenCV 설치와 개요

1 OpenCV?

2 OpenCV의 설치

3 OpenCV 사용하기

4 OpenCV의 속성 시트 사용하기

영상 파일 읽고 쓰기

간단한 영상처리 경험해보기

7 OpenCV를 이용하여 도형 그리기

키보드 및 마우스 이벤트 처리하기

트랙바의 사용

10 비디오 처리

 

CHAPTER 03 OpenCV의 기초

1 Mat 클래스

화소 데이터가 저장되는 방법

명시적으로 Mat 객체 만들기

4 Mat 객체가 복사될 때

관심 영역 지정하기

기타 자료 구조

영상의 속성 변경하기

 

CHAPTER 04 화소 처리

화소 처리란?

화소를 하나씩 처리하는 방법

함수로 만들어보기

밝기 및 콘트라스트 조정

기타 화소 처리

6 LUT를 사용하는 방법

감마 보정

영상 합성

논리적인 영상 합성

 

CHAPTER 05 히스토그램 처리

히스토그램이란?

히스토그램 계산하기

3 OpenCV 함수로 히스토그램 계산하기

히스토그램 스트레칭

히스토그램 평활화

히스토그램을 이용한 전경과 배경 분리

 

CHAPTER 06 공간 필터링

공간 필터링이란?

컨볼루션

평균값 필터링

샤프닝

에지 검출

캐니 에지 연산자

중간값 필터링

 

CHAPTER 07 기하학적 처리

기하학적 변환이란?

순방향 변환

역방향 사상

보간법

5 OpenCV 함수를 사용한 기본 변환

6 3점을 이용한 어파인 변환

원근 변환

영상 워핑

 

CHAPTER 08 형태학적 처리

형태학적 처리란?

침식과 팽창 연산

열림 연산과 닫힘 연산

형태학적 그라디언트

골격화

6 Hit-or-Miss 변환

 

CHAPTER 09 컬러 영상처리

컬러란?

컬러 모델

색상 공간 변환

컬러맵 사용하기

컬러를 이용한 객체 분할

크로마키 기법 구현하기

컬러를 이용한 객체 추적

 

CHAPTER 10 주파수 영역 처리

공간 주파수

푸리에 변환

이산 푸리에 변환

역변환

주파수 필터링

주기적인 패턴 제거

 

CHAPTER 11 영상 분할

영상 분할이란?

이진화

적응적 이진화

4 Otsu의 이진화 방법

배경 제거

연결 성분 레이블링

 

CHAPTER 12 영상 특징 추출

영상 인식 단계

특징 추출

허프(Hough) 변환

원형 허프 변환

코너 검출

6 Shi-Tomasi 코너 감지기

 

CHAPTER 13 영상 분류

영상 분류

2 kNN 알고리즘

3 OpenCV에서의 kNN

4 kNN을 이용한 숫자 인식

5 K-means 알고리즘

6 K-means 클러스터링 예제

영상의 색상을 줄이는 예제

 

CHAPTER 14 기계학습과 딥러닝

기계 학습이란?

지도 학습

자율 학습

강화 학습

신경 회로망

다층 퍼셉트론

딥러닝

8 XOR 학습시키기

9 2차원 점들의 분류

10 OpenCV로 숫자 인식하기

11 Caffe로 영상 인식하기

 

찾아보기

누구나 한 번쯤은 포토샵이나 스마트폰 앱을 이용해 사진을 보정해 본 적이 있을 것이다. 그렇다면 우리는 이미 어느 정도의 영상처리를 경험한 셈이다. 영상처리는 우리 생활 곳곳에서 널리 이용되고 있다. 영상을 분석해 뺑소니 차량이나 범죄자를 잡기도 하고, 안면 인식 기능으로 휴대폰 잠금을 열거나, 병원에서의 X-ray와 CT 촬영, 영화의 CG, 주차장 입구에서 볼 수 있는 차단기도 영상처리에 의해 작동된다. 영상처리는 4차 산업혁명 시대가 주목하는 주요 기술이며, 이 분야의 수요 또한 급격히 늘어나는 추세다.

이 책은 영상처리의 원리를 이해하고, 간단한 실습을 통해 기본 개념을 정립할 수 있도록 구성했다. 난해한 수식이나 설명은 과감히 생략했으며, 초보자가 충분히 이해할 수 있을 만한 내용으로 본문을 채웠다. 영상처리를 처음 공부하는 학생이나, 이 분야에 관심 있는 독자라면 입문서로 활용하기에 적합할 것이다.