색인 수록 전자자료(e-Book)로도 이용가능 이용가능한 다른 형태자료:(OpenCV를 이용한) 디지털 영상처리 [전자자료] 바로보기
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CHAPTER 01 영상처리 개요 1 영상처리란? 2 영상의 획득 3 표본화와 양자화 4 영상처리는 어디에 사용될까? 5 영상처리와 유사한 분야 6 영상처리 분야
CHAPTER 02 OpenCV 설치와 개요 1 OpenCV란? 2 OpenCV의 설치 3 OpenCV 사용하기 4 OpenCV의 속성 시트 사용하기 5 영상 파일 읽고 쓰기 6 간단한 영상처리 경험해보기 7 OpenCV를 이용하여 도형 그리기 8 키보드 및 마우스 이벤트 처리하기 9 트랙바의 사용 10 비디오 처리
CHAPTER 03 OpenCV의 기초 1 Mat 클래스 2 화소 데이터가 저장되는 방법 3 명시적으로 Mat 객체 만들기 4 Mat 객체가 복사될 때 5 관심 영역 지정하기 6 기타 자료 구조 7 영상의 속성 변경하기
CHAPTER 04 화소 처리 1 화소 처리란? 2 화소를 하나씩 처리하는 방법 3 함수로 만들어보기 4 밝기 및 콘트라스트 조정 5 기타 화소 처리 6 LUT를 사용하는 방법 7 감마 보정 8 영상 합성 9 논리적인 영상 합성
CHAPTER 05 히스토그램 처리 1 히스토그램이란? 2 히스토그램 계산하기 3 OpenCV 함수로 히스토그램 계산하기 4 히스토그램 스트레칭 5 히스토그램 평활화 6 히스토그램을 이용한 전경과 배경 분리
CHAPTER 09 컬러 영상처리 1 컬러란? 2 컬러 모델 3 색상 공간 변환 4 컬러맵 사용하기 5 컬러를 이용한 객체 분할 6 크로마키 기법 구현하기 7 컬러를 이용한 객체 추적
CHAPTER 10 주파수 영역 처리 1 공간 주파수 2 푸리에 변환 3 이산 푸리에 변환 4 역변환 5 주파수 필터링 6 주기적인 패턴 제거
CHAPTER 11 영상 분할 1 영상 분할이란? 2 이진화 3 적응적 이진화 4 Otsu의 이진화 방법 5 배경 제거 6 연결 성분 레이블링
CHAPTER 12 영상 특징 추출 1 영상 인식 단계 2 특징 추출 3 허프(Hough) 변환 4 원형 허프 변환 5 코너 검출 6 Shi-Tomasi 코너 감지기
CHAPTER 13 영상 분류 1 영상 분류 2 kNN 알고리즘 3 OpenCV에서의 kNN 4 kNN을 이용한 숫자 인식 5 K-means 알고리즘 6 K-means 클러스터링 예제 7 영상의 색상을 줄이는 예제
CHAPTER 14 기계학습과 딥러닝 1 기계 학습이란? 2 지도 학습 3 자율 학습 4 강화 학습 5 신경 회로망 6 다층 퍼셉트론 7 딥러닝 8 XOR 학습시키기 9 2차원 점들의 분류 10 OpenCV로 숫자 인식하기 11 Caffe로 영상 인식하기
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(OpenCV를 이용한) 디지털 영상처리 = Digital image processing using OpenCV 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
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청구기호
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0002510497
006.6 -19-1
서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대)
이용가능
0002510498
006.6 -19-1
서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대)
이용가능
출판사 책소개
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.