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C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 요약정보 및 구매

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원산지 국내산
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    C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍

    9791158394868.jpg

    도서명:C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍
    저자/출판사:윤대희/위키북스
    쪽수:616쪽
    출판일:2024-05-30
    ISBN:9791158394868

    목차
    [1부] OpenCV 이론

    ▣ 1장: 컴퓨터비전의 이해

    01. 컴퓨터비전이란?
    ___컴퓨터비전이란?
    ___영상 처리의 필요성
    ___영상 처리의 한계점
    ___데이터 변형
    ___이미지 데이터
    ___OpenCV란?
    ___OpenCV의 역사
    02. 알고리즘 설계
    ___문제 해결을 위한 선행 조건
    ___하드웨어와 소프트웨어의 선택
    ___시스템 설계
    ___개발 규칙
    03. 디지털 이미지 프로세싱
    ___전처리 알고리즘
    ___노이즈 및 디노이즈
    ___특징 및 유사성 검출
    04. 영상 처리 분야
    ___영화 산업
    ___의료 분야
    ___이미지 번역
    ___OpenCV의 활용
    05. C# OpenCvSharp 설치
    ___닷넷 프레임워크 설치
    ___닷넷 설치
    ___네이티브 래퍼 설치
    ___OpenCvSharp 사용하기
    ___확장 네임스페이스
    06. 파이썬 OpenCV 설치
    ___패키지 매니저 설치
    ___OpenCV 사용하기
    ___확장 패키지

    ▣ 2장: OpenCV 시작하기

    01. 이미지 크기
    ___이미지 크기 속성
    ___이미지 크기 표현법
    02. 정밀도
    ___비트 표현
    ___정밀도 표현법
    03. 채널
    ___색상 표현
    ___채널 표현법
    04. 관심 영역
    ___단일 채널을 사용하는 이유
    05. 관심 채널
    06. 히스토그램
    07. OpenCV 코드 구성 이해

    ▣ 3장: 데이터 형식과 연산

    01. 기본 데이터
    ___C# OpenCvSharp에서 사용되는 기본 데이터 형식
    ___파이썬 OpenCV에서 사용되는 기본 데이터 형식
    02. Mat 데이터
    ___조밀 행렬
    ___희소 행렬
    ___관심 영역
    ___관심 채널
    03. 넘파이 데이터
    ___ndarray 클래스
    ___배열 연산
    ___행렬 클래스
    ___관심 영역
    ___관심 채널

    [2부] C# & 파이썬 함수

    ▣ 4장: 기초 예제

    01. 이미지 데이터
    ___이미지 입력
    ___이미지 출력
    02. 비디오 데이터
    ___비디오 출력
    ___카메라 출력
    03. 데이터 조작 및 시각화
    ___이미지 연결
    ___도형 그리기
    ___마우스 콜백
    ___트랙바
    04. 데이터 저장
    ___이미지 저장
    ___비디오 저장

    ▣ 5장: 이미지 프로세싱

    01. 색상 공간 변환
    ___HSV 색상 공간
    ___채널 분리 및 병합
    ___색상 검출
    02. 이진화
    ___오츠 알고리즘
    ___삼각형 알고리즘
    ___적응형 이진화 알고리즘
    03. 이미지 연산
    ___픽셀 연산
    ___필터링
    ___푸리에 변환
    ___고주파 필터
    ___저주파 필터
    ___모폴로지 변환
    04. 이미지 변환
    ___이미지 피라미드
    ___이미지 크기 조절
    ___이미지 대칭 및 회전
    ___기하학적 변환

    ▣ 6장: 이미지 검출

    01. 윤곽선 검출
    ___계층 구조
    ___데이터 추출
    ___윤곽선 그리기
    ___다각형 근사
    ___윤곽선 정보
    02. 특징 검출
    ___코너 검출
    ___직선 검출
    ___원 검출
    ___QR 코드 검출
    03. 특징 매칭
    ___배경 차분
    ___템플릿 매칭
    ___광학 흐름
    ___키 포인트 매칭

    [3부] 실전 예제

    ▣ 7장: 머신러닝

    01. K-평균 군집화 알고리즘
    02. K-최근접 이웃 알고리즘
    ___Fashion-MNIST
    ___K-최근접 이웃 알고리즘 적용
    ___실제 데이터 평가
    03. 서포트 벡터 머신
    ___SVM 커널
    ___SVM 유형
    ___서포트 벡터 머신 적용
    ___방향 그레이디언트 히스토그램
    04. 심층 신경망
    ___카페: 이미지 분류(구글넷)
    ___다크넷: 객체 검출(YOLO)
    ___텐서플로: 세그먼테이션(Mask R-CNN)
    ___ONNX: 얼굴 검출 및 랜드마크(YuNet)

    ▣ 8장: C# - 명함 검출

    01. 각도 계산
    02. 사각형 검출
    03. 사각형 변환
    04. 광학 문자 인식(Tesseract)

    ▣ 9장: 파이썬 - 스타일 전이

    01. 인물 세그먼테이션(PP-HumanSeg)
    02. 신경망 스타일 전이(Fast Neural Style)
    03. 파이토치 모델 변환
    04. 스타일 적용

    ▣ 부록
    A 색상 코드표
    B Mat 데이터 형식
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