OpenCV로 배우는 영상 처리 및 응용

기본 정보

본제목

OpenCV로 배우는 영상 처리 및 응용

부제목

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대등제목

-

국가구분

국내

생산일자

2017-**-**

언어

한국어

크기(mm)

190 x 241

페이지

744쪽

ISBN/ISSN

9788970508948

판차

초판

마스터파일

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생산자

정성환, 배종욱 (저자), 생능출판사 (발행처)

내용

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목차

목차

PART 01 영상 처리 개요 및 OpenCV 소개 　CHAPTER 01 영상 처리 개요 　　1.1 영상 처리란? = 21 　　1.2 영상 처리의 수준 = 23 　　1.3 영상 처리의 역사 = 24 　　1.4 영상 처리 관련 분야 = 25 　　1.5 영상의 형성 과정 = 25 　　1.6 디지털 영상의 표현과 영상 처리 = 28 　　1.7 영상 처리 응용 분야 = 29 　　단원 요약 = 35 　　연습문제 = 36 　CHAPTER 02 OpenCV 개요 　　2.1 OpenCV 소개 = 39 　　2.2 설치 및 기본 환경 설정 = 41 　　2.2.1 OpenCV 내려받기 및 압축 풀기 = 41 　　2.2.2 Path 환경 변수에 경로 추가 = 42 　　2.3 비주얼 스튜디오에서 OpenCV 디렉터리 설정하기 = 44 　　2.3.1 솔루션 및 프로젝트 만들기 = 45 　　2.3.2 OpenCV 디렉터리 설정 = 47 　　2.4 간단한 OpenCV API 사용하기 = 52 　　단원 요약 = 56 　　연습문제 = 57 　　CHAPTER 03 OpenCV의 기본 자료 구조 　　3.1 기본 템플릿 클래스 = 61 　　3.1.1 Point_ 클래스 = 61 　　3.1.2 Point3_ 클래스 = 66 　　3.1.3 Size_ 클래스 = 67 　　3.1.4 Rect_ 클래스 = 70 　　3.1.5 Vec 클래스 = 74 　　3.1.6 Scalar_ 클래스 = 76 　　3.1.7 RotatedRect 클래스 = 78 　　3.2 Mat 클래스 = 81 　　3.2.1 Mat 행렬 생성 = 82 　　3.2.2 Mat 행렬 초기화 함수 = 85 　　3.2.3 Mat_ 클래스를 이용한 초기화 = 87 　　3.2.4 Matx 클래스를 이용한 초기화 = 89 　　3.2.5 Mat 클래스의 다양한 속성 = 91 　　3.2.6 Mat 클래스의(=) 연산자 = 94 　　3.2.7 Mat 클래스의 크기 및 형태 변경 = 96 　　3.2.8 Mat 복사 및 자료형 변환 = 100 　　3.3 벡터(std::vector) 클래스 = 102 　　3.3.1 vector 클래스의 초기화 = 104 　　3.3.2 vector 클래스의 사용 = 106 　　3.4 Mat 클래스의 영역 참조(관심영역) = 109 　　3.4.1 Range 클래스 = 109 　　3.4.2 행렬 헤더 관련 함수 = 110 　　3.5 Mat 클래스의 기타 메서드 = 116 　　3.5.1 원소의 추가 및 삭제( Mat::push_back(), Mat::pop_back() ) = 116 　　 3.5.2 행렬의 메모리 해제 = 120 　　3.5.3 행렬 연산 함수 = 121 　　3.6 예외처리 = 124 　　3.6.1. saturate_cast 《_Tp》 = 124 　　3.6.2 예외 처리 매크로 = 126 　　단원 요약 = 130 　　연습문제 = 132 　CHAPTER 04 OpenCV 인터페이스 기초 / 사용자 인터페이스 및 I/O 처리 　　4.1 윈도우 창 제어 = 137 　　4.2 이벤트 처리 함수 = 142 　　4.2.1 키보드 이벤트 제어 = 143 　　4.2.2 마우스 이벤트 제어 = 145 　　4.2.3 트랙바 이벤트 제어 = 149 　　4.3 그리기 함수 = 154 　　4.3.1 직선 및 사각형 그리기 = 154 　　4.3.2 글자 쓰기 = 157 　　4.3.3 원 그리기 = 160 　　4.3.4 타원 그리기 = 162 　　4.4 이미지 파일 처리 = 167 　　4.4.1 이미지 파일 읽기 = 168 　　4.4.2 행렬을 영상 파일로 저장 = 174 　　4.5 비디오 처리 = 178 　　4.5.1 카메라에서 프레임 읽기 = 182 　　4.5.2 카메라 속성 설정하기 = 184 　　4.5.3 카메라 프레임 동영상 파일 저장 = 187 　　4.5.4 비디오 파일 읽기 = 190 　　4.6 데이터의 파일 저장 및 읽기 = 193 　　4.6.1 FileStorage 클래스 = 193 　　4.6.2 FileNode 클래스 = 194 　　4.6.3 XML/YAML 파일 저장 = 196 　　4.6.4 XML/YAML 파일 읽기 = 199 　　단원 요약 = 206 　　연습문제 = 208 　CHAPTER 05 기본 행렬 연산(Operations on Arrays) 함수 　　5.1 기본 배열(Array) 처리 함수 = 215 　　5.2 채널 처리 함수 = 219 　　5.3 산술 연산 함수 = 226 　　5.3.1 사칙 연산 = 227 　　5.3.2 지수 로그 루트 관련 함수 = 230 　　5.3.3 논리(비트) 연산 함수 = 235 　　5.4 절댓값, 최댓값, 최솟값 관련 함수 = 241 　　5.4.1 원소의 절댓값 = 241 　　5.4.2 원소의 최솟값과 최댓값 = 245 　　5.5 통계 관련 함수 = 250 　　5.6 행렬 연산 함수 = 261 　　단원 요약 = 269 　　연습문제 = 271 PART 02 영상 처리와 OpenCV 함수 활용 　CHAPTER 06 화소 처리 　　6.1 영상 화소의 접근 = 283 　　6.1.1 Mat::at() 함수 = 284 　　6.1.2 Mat::ptr() 함수 = 288 　　6.1.3 반복자를 통한 조회 = 289 　　6.2 화소 밝기 변환 = 292 　　6.2.1 그레이 스케일 영상 = 292 　　6.2.2 영상의 화소 표현 = 294 　　6.2.3 영상 밝기의 가감 연산 = 296 　　6.2.4 행렬 덧셈 및 곱셈을 이용한 영상 합성 = 299 　　6.2.5 명암 대비 = 301 　　6.3 히스토그램 = 304 　　6.3.1 히스토그램 개념 = 304 　　6.3.2 히스토그램 계산 = 305 　　6.3.3 OpenCV 함수 활용 = 308 　　6.3.4 히스토그램 스트레칭 = 315 　　6.3.5 히스토그램 평활화 = 321 　　6.4 컬러 공간 변환 = 326 　　6.4.1 컬러 및 컬러 공간 = 326 　　6.4.2 RGB 컬러 공간 = 330 　　6.4.3 CMY(K) 컬러 공간 = 332 　　6.4.4 HSI 컬러 공간 = 338 　　6.4.5 기타 컬러 공간 = 344 　　단원 요약 = 350 　　연습문제 = 352 　CHAPTER 07 영역 처리 　　7.1 회선(convolution) = 358 　　7.1.1 공간 영역의 개념과 회선 = 358 　　7.1.2 블러링 = 359 　　7.1.3 샤프닝 = 363 　　7.2 에지 검출 = 367 　　7.2.1 차분 연산을 통한 에지 검출 = 368 　　7.2.2 1차 미분 마스크 = 373 　　7.2.4 2차 미분 마스크 = 385 　　7.2.5 캐니 에지 검출 = 392 　　7.3 기타 필터링 = 398 　　7.3.1 최댓값/최솟값 필터링 = 399 　　7.3.2 평균값 필터링 = 402 　　7.3.3 미디언 필터링 = 406 　　7.3.4 가우시안 스무딩 필터링 = 410 　　7.4 모폴로지(morphology) = 416 　　7.4.1 침식 연산 = 417 　　7.4.2 팽창 연산 = 422 　　7.4.3 열림 연산과 닫힘 연산 = 425 　　단원 요약 = 432 　　연습문제 = 434 　CHAPTER 08 기하학 처리 　　8.1 사상 = 439 　　8.2 크기 변경 (확대/축소) = 441 　　8.3 보간 = 443 　　8.3.1 최근접 이웃 보간법 = 444 　　8.3.2 양선형 보간법 = 447 　　8.4 평행이동 = 452 　　8.5 회전 = 455 　　8.6 행렬 연산을 통한 기하학 변환 ? 어파인 변환 = 463 　　8.7 원근 투시(투영) 변환 = 473 　　단원 요약 = 482 　　연습문제 = 484 　CHAPTER 09 변환영역 처리 　　9.1 공간 주파수의 이해 = 493 　　9.2 이산 푸리에 변환 = 496 　　9.3 고속 푸리에 변환 = 507 　　9.4 FFT를 이용한 주파수 영역 필터링 = 516 　　9.4.1 주파수 영역 필터링의 과정 = 516 　　9.4.2 저주파 및 고주파 통과 필터링 = 517 　　9.4.3 버터워스, 가우시안 필터링 = 522 　　9.5 이산 코사인 변환 = 529 　　단원 요약 = 545 　　연습문제 = 547 　CHAPTER 10 영상 분할 및 특징 처리 　　10.1 허프 변환 = 551 　　10.1.1 허프 변환의 좌표계 = 552 　　10.1.2 허프 변환의 전체 과정 = 553 　　10.1.3 허프 누적 행렬 구성 = 554 　　10.1.4 허프 누적 행렬의 지역 최대값 선정 = 557 　　10.1.5 임계값 이상인 누적값(직선) 선별 = 559 　　10.1.6 직선을 누적값 기준으로 내림차순 정렬 = 559 　　10.1.7 최종 완성 프로그램 = 560 　　10.1.8 멀티 하네스의 전처리 = 563 　　10.2 코너 검출 = 567 　　10.3 k-최근접 이웃 분류기 = 572 　　10.3.1 k-최근접 이웃 분류기의 이해 = 574 　　10.3.2 k-NN을 위한 KNearest 클래스의 이해 = 576 　　10.3.3 k-NN 응용 = 582 　　10.4 영상 워핑과 영상 모핑 = 591 　　단원 요약 = 601 　　연습문제 = 603 PART 03 영상 처리 응용 사례 　CHAPTER 11 영상 처리 응용 사례 Ⅰ 　　11.1 그림판 프로그램 = 611 　　11.1.1 아이콘 배치 및 팔레트 생성 = 612 　　11.1.2 마우스 이벤트의 구현 = 618 　　11.1.3 팔레트 색상 변경 이벤트 = 620 　　11.1.4 그리기 구현 = 623 　　11.1.5 기타 명령 구현 = 627 　　11.2 2차원 히스토그램을 이용한 이미지 검색 = 631 　　11.2.1 2차원 히스토그램 = 633 　　11.2.2 검색 대상 영상 히스토그램 계산 및 저장 = 638 　　11.2.3 유사도 비교 = 640 　　11.2.3 비교 결과 영상 출력 = 641 　　11.2.4 전체 프로그램 = 642 　　11.3 하르 분류기를 이용한 얼굴검출 및 성별 분류 = 645 　　11.3.1 하르 기반 분류기 = 646 　　11.3.2 얼굴 검출 프로그램 구현 = 649 　　11.3.3 성별 분류 기초 = 652 　　11.3.4 얼굴 기울기 계산 및 보정 = 653 　　11.3.5 입술 영역 및 머리 영역 검출 = 657 　　11.3.6 히스토그램 비교 = 661 　　11.3.7 성별 분류 = 667 　　단원 요약 = 673 　　연습문제 = 675 　CHAPTER 12 영상 처리 응용 사례 II 　　12.1 동전 인식 프로그램 = 679 　　12.1.1 동전 영상 캡쳐 및 전처리 = 681 　　12.1.2 모든 동전 객체 검출 = 682 　　12.1.3 개별 동전 영상 생성 = 685 　　12.1.4 색상 히스토그램 계산 = 686 　　12.1.5 동전 그룹 분류 = 690 　　12.1.6 개별 동전 종류 결정 = 692 　　12.1.6 모든 동전 금액 계산 및 출력 = 694 　　12.1.7 최종 동전 계산 프로그램 = 695 　　12.2 SVM을 이용한 차량 번호 검출 프로그램 = 697 　　12.2.1 SVM의 개념 = 698 　　12.2.2 번호판 검출 프로그램 전체 처리 과정 = 699 　　12.2.3 번호판 영상 학습 = 700 　　12.2.4 번호판 후보영역 검색 = 705 　　12.2.5 번호판 후보영역 영상 생성 = 709 　　12.2.6 후보 영상의 번호판 반별 = 714 　　12.3 k-NN을 이용한 차량 번호 인식 = 717 　　12.3.1 번호판 문자 인식 프로그램 전체 처리 과정 = 717 　　12.3.2 숫자 및 문자 영상의 학습 = 718 　　12.3.2 번호판 영상 전처리 = 721 　　12.3.3 숫자 및 문자 객체 검색 = 721 　　12.3.4 검출 객체 위치 정렬 및 개별 숫자(문자) 영상 생성 = 723 　　12.3.5 검출 객체 영상의 숫자 및 문자 인식 = 724 　　단원 요약 = 729 　　연습문제= 731 찾아보기 = 733

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