OpenCV를 이용한
디지털 영상처리
인피니티북스
2024년 08월 30일 출간
국내도서 : 2019년 02월 07일 출간
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작품소개
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가장 쉬운 “디지털 영상처리”
ㆍ입문자들을 위해 각종 영상 알고리즘에 대한 내용을 최대한 쉽게, 구체적으로 기술했다.
ㆍ어려운 수식과 설명은 NO! 영상처리의 핵심 내용을 빠르게 학습할 수 있다.
ㆍ독자들이 흥미를 가질 만한 예제를 엄선했고, 실습을 통해 프로그래밍 능력을 기를 수 있다.
ㆍ영상처리 알고리즘의 표준 라이브러리인 OpenCV 최신판으로 프로그램을 제시했고, 프로그래밍 언어로는 빠른 속도를 자랑하는 C++를 사용했다.
ㆍ기초적인 기계 학습 이론과 딥러닝 이론을 소개했다.
ㆍ입문자들을 위해 각종 영상 알고리즘에 대한 내용을 최대한 쉽게, 구체적으로 기술했다.
ㆍ어려운 수식과 설명은 NO! 영상처리의 핵심 내용을 빠르게 학습할 수 있다.
ㆍ독자들이 흥미를 가질 만한 예제를 엄선했고, 실습을 통해 프로그래밍 능력을 기를 수 있다.
ㆍ영상처리 알고리즘의 표준 라이브러리인 OpenCV 최신판으로 프로그램을 제시했고, 프로그래밍 언어로는 빠른 속도를 자랑하는 C++를 사용했다.
ㆍ기초적인 기계 학습 이론과 딥러닝 이론을 소개했다.
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 06 공간 필터링
1 공간 필터링이란?
2 컨볼루션
3 평균값 필터링
4 샤프닝
5 에지 검출
6 캐니 에지 연산자
7 중간값 필터링
CHAPTER 07 기하학적 처리
1 기하학적 변환이란?
2 순방향 변환
3 역방향 사상
4 보간법
5 OpenCV 함수를 사용한 기본 변환
6 3점을 이용한 어파인 변환
7 원근 변환
8 영상 워핑
CHAPTER 08 형태학적 처리
1 형태학적 처리란?
2 침식과 팽창 연산
3 열림 연산과 닫힘 연산
4 형태학적 그라디언트
5 골격화
6 Hit-or-Miss 변환
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
찾아보기
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 06 공간 필터링
1 공간 필터링이란?
2 컨볼루션
3 평균값 필터링
4 샤프닝
5 에지 검출
6 캐니 에지 연산자
7 중간값 필터링
CHAPTER 07 기하학적 처리
1 기하학적 변환이란?
2 순방향 변환
3 역방향 사상
4 보간법
5 OpenCV 함수를 사용한 기본 변환
6 3점을 이용한 어파인 변환
7 원근 변환
8 영상 워핑
CHAPTER 08 형태학적 처리
1 형태학적 처리란?
2 침식과 팽창 연산
3 열림 연산과 닫힘 연산
4 형태학적 그라디언트
5 골격화
6 Hit-or-Miss 변환
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
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.
작가정보
현) 순천향대학교 컴퓨터공학과 교수
ㆍ서울대학교 전자공학과 학사
ㆍ한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학과 석사
ㆍ한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학과 박사
ㆍ삼성전자 종합연구소 주임연구원
ㆍ캐나다 UBC 방문교수
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