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프로젝트 예제로 배우는 OpenCV 4(한국어판) > 컴퓨터공학

도서간략정보

프로젝트 예제로 배우는 OpenCV 4(한국어판)
신간도서
판매가격 29,000원
저자 이은주, 김기범
도서종류 국내도서
출판사 도서출판 홍릉
발행언어 한국어
발행일 2021
페이지수 350
ISBN 9791156008613
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    도서 상세설명

    OpenCV는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발하는 데 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. OpenCV를 통해 다양한 컴퓨터 비전 알고리즘을 실시간으로 실행할 수 있습니다. OpenCV는 수년 동안 사용되어 왔으며, 이 분야의 표준 라이브러리가 되었습니다. OpenCV의 주요 장점 중 하나는 거의 모든 컴퓨터 플랫폼에서 사용할 수 있도록 매우 최적화되어 있다는 것입니다.


    이 책은 컴퓨터 비전의 다양한 분야에 사용되는 C++로 구현한 OpenCV 기능에 대한 입문서입니다. 각 장에는 사용 사례를 보여주는 실제 예제 코드 샘플들이 포함되어 있습니다. 이를 통해 주제를 쉽게 파악하고 실제로 어떻게 적용할 수 있는지를 이해할 수 있습니다. 따라서, 이 책은 C++ OpenCV 라이브러리 사용법 및 다양한 애플리케이션을 구축하는 방법에 대한 실용적인 안내서로 활용될 것입니다.


    이 책은 C++로 OpenCV를 활용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발하려는 OpenCV를 처음 접하는 개발자를 위한 책입니다. C++에 대한 기본 지식은 이 책을 이해하는 데 도움이 되겠지만 꼭 필요한 것은 아닙니다. 이 책은 특히 컴퓨터 비전을 시작하고 기본개념을 이해하려는 사람들에게도 유용합니다. 벡터, 행렬, 행렬 곱셈과 같은 기본적인 수학적 개념을 알고 있으면 이 책을 보다 잘 활용할 수 있습니다. 이 책을 통해, 독자는 OpenCV를 사용하여 처음부터 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.


    이 책에서 소개하는 예제 코드는 www.packt.com에서 다운로드받을 수 있습니다. 만약, 이 책을 다른 곳에서 구입한 경우 www.packt.com/support를 방문하여 등록 후 파일을 직접 e메일로 받을 수 있습니다.
    다음 단계에 따라 코드 파일을 다운로드할 수 있습니다.


    1. www.packt.com에 등록 후 로그인합니다.
    2. Support Home을 클릭합니다.
    3. Code Downloads의 Go to Code Downloads를 클릭합니다.
    4. Search Title에 ‘Learn OpenCV 4 By Building Projects’를 입력하고 화면의 지시를 따릅니다.
    파일이 다운로드되면 다음 압축 응용 프로그램 등을 사용하여 폴더의 압축을 해제하십시오.
    • Windows용 WinRAR/7-Zip
    • Mac용 Zipeg/iZip/UnRarX
    • Linux용 7-Zip/PeaZip


    컬러 이미지 다운로드
    이 책에 사용된 스크린 샷/다이어그램의 컬러 이미지를 담은 PDF 파일도 제공됩니다. 아래 웹페이지 링크에서 다운로드받을 수 있습니다:
    https://www.packtpub.com/ sites/default/files/downloads/9781789341225_ColorImages.pdf.


    실행 코드
    다음 링크에서 코드실행 동영상을 확인할 수 있습니다.:
    http://bit.ly/2Sfrxgu



    CHAPTER 1 OpenCV 시작하기
    CHAPTER 2 OpenCV 기초
    CHAPTER 3 그래픽 사용자 인터페이스 배우기
    CHAPTER 4 히스토그램 및 필터
    CHAPTER 5 자동 과학 검사, 객체 분할 및 감지
    CHAPTER 6 객체 분류
    CHAPTER 7 얼굴 부위 탐지와 마스크 오버레이
    CHAPTER 8 비디오 감시, 배경 모델링 및 모폴로지 연산
    CHAPTER 9 객체 추적
    CHAPTER 10 텍스트 인식을 위한 분할 알고리즘
    CHAPTER 11 Tesseract를 활용한 텍스트 인식
    CHAPTER 12 OpenCV 를 활용한 딥러닝





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