출간일(Release) : 2019/05/07
종이책 출간일(Print Release) : 2019/04/12
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 29,400
미리보기(Preview)
책소개(Overview)
컴퓨터 비전은 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문이다. 즉, 사람의 눈과 뇌가 하는 작업을 수학적 알고리즘을 통해 컴퓨터가 수행할 수 있도록 만드는 작업이다. 컴퓨터가 사물을 인식하게끔 만드는 것이 간단하지는 않지만, OpenCV를 사용하면 좀 더 쉽게 프로그래밍할 수 있다. 이 책은 OpenCV로 간단한 밝기와 명암비 조절, 필터링, 에지 검출부터 객체 검출, 영상 매칭, 필기체 숫자 인식 등 고급 기법까지 초보자도 이해할 수 있는 설명과 체계적인 실습으로 설명한다. 또한 OpenCV는 k 최근방 이웃, 서포트 벡터 머신 등의 머신 러닝 알고리즘을 지원하며, 특히 최신 버전인 OpenCV 4는 딥러닝 활용까지 지원한다. 머신 러닝 알고리즘과 딥러닝을 이용한 필기체 숫자 인식 예제를 따라 해보면서 머신 러닝과 딥러닝을 이해해보자.
Computer vision is the study of extracting meaningful information from still images or moving pictures using a computer. In other words, it is a task that makes the computer perform the tasks that the human eyes and brain do through mathematical algorithms. Getting a computer to recognize things isn’t straightforward, but OpenCV makes programming easier. This book explains from advanced techniques such as simple brightness and contrast ratio adjustment, filtering, and edge detection with OpenCV to object detection, image matching, and handwritten number recognition with explanations and systematic practice that even beginners can understand. In addition, OpenCV supports machine learning algorithms such as k-nearest neighbors and support vector machines, and in particular, OpenCV 4, the latest version, supports deep learning applications. Let’s understand machine learning and deep learning by following an example of handwritten number recognition using machine learning algorithms and deep learning.
저자(Author)
황선규(Hwang, Sungyu)
1997년 한양대학교 전자공학과를 졸업하고, 동 대학원에서 영상 처리를 전공하여 2006년 박사 학위를 받았다. 재학 시절 주요 연구 분야는 객체의 모양 기술, 객체 분할, 패턴 인식이었으며, 여러 산업체와 연구소 프로젝트를 수행하였다. 2007년에는 뉴질랜드 캔터베리 대학교 HITLabNZ(Human Interface Technology Laboratory New Zealand)에서 마커 없는 증강 현실을 위한 실시간 특징점 추적에 관한 연구를 수행하였다. 귀국 후에는 한양대학교 연구 교수를 거쳐, 현재 LG전자에서 모바일 카메라 개발 업무를 담당하고 있다.
Graduated from Hanyang University in 1997, majored in image processing at the same graduate school and received his doctorate in 2006. His major research areas were object shape, object segmentation, and pattern recognition. In 2007, the authors conducted a study on real-time feature point tracking for markerless augmented reality at HITLabNZ (Human Interface Technology Laboratory New Zealand), New Zealand. After returning to Korea, he worked as a research professor at Hanyang University and is now in charge of mobile camera development at LG Electronics.