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분량
두꺼운 책
출간일
2021.4.15
페이지
536쪽
상세 정보
컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룬다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV를 배울 수 있는 영상처리 입문서다. OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 머신러닝/딥러닝 모듈을 비롯해 Tesseract-OCR과 텐서플로(TensorFlow) 등을 활용해 영상 처리 프로젝트까지 진행하고, 다양한 응용 방법을 제시한다.
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상세정보
컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룬다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV를 배울 수 있는 영상처리 입문서다. OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 머신러닝/딥러닝 모듈을 비롯해 Tesseract-OCR과 텐서플로(TensorFlow) 등을 활용해 영상 처리 프로젝트까지 진행하고, 다양한 응용 방법을 제시한다.
출판사 책 소개
이 책은 컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룹니다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV를 배울 수 있는 영상처리 입문서입니다.
이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 머신러닝/딥러닝 모듈을 비롯해 Tesseract-OCR과 텐서플로(TensorFlow) 등을 활용해 영상 처리 프로젝트까지 진행하고, 다양한 응용 방법을 제시합니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ C#과 파이썬용 OpenCV의 데이터 형식과 행렬 및 배열 연산
◎ 이미지/동영상/카메라를 활용한 입출력과 결과 저장
◎ 전처리 과정과 정보를 탐색하기 위한 이미지 변형
◎ 유의미한 정보를 검출하기 위한 이미지 변환
◎ 이미지에서 정보를 검출 및 인식
◎ 객체 검출을 포함한 모션 추적
◎ K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 적용 방법
◎ 카페(Caffe), 다크넷(Darknet), 텐서플로 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법
◎ Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트
◎ 텐서플로와 Python OpenCV4를 활용한 프로젝트
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