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C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 
위키북스 데이터 사이언스1 ㅣ 윤대희 ㅣ 위키북스
  • 정가
42,000원
  • 판매가
37,800원 (10% ↓, 4,200원 ↓)
  • 발행일
2024년 05월 30일
  • 페이지수/크기/무게
616page/188*239*30/1283g
  • ISBN
9791158394868/1158394861
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위키북스 데이터 사이언스(총56건)
C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍     37,800원 (10%↓)
실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓)
파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓)
파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓)
파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 이 책은 컴퓨터 비전의 기초 이론과 함께 OpenCV에서 가장 널리 사용되는 기능들을 자세히 소개하고, 이미지 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 방법을 다룹니다. 이 책은 C#과 파이썬 두 언어로 구성되어 있어 두 언어 간의 비교도 가능하며, C#이나 파이썬 개발자들이 쉽게 OpenCV를 습득할 수 있는 영상 처리 입문서입니다. 이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 기초 컴퓨터 비전 알고리즘부터 시작해 머신러닝과 딥러닝까지 포괄적으로 다룹니다. 지도 학습 및 비지도 학습의 전반에 대한 내용과 함께 이미지 분류, 객체 검출, 세그먼테이션, 얼굴 검출, 랜드마크 검출, 스타일 전이 등 다양한 딥러닝 모델을 OpenCV를 활용해 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 예시도 포함돼 있습니다. 이 책은 OpenCV 전반에 대한 내용을 담고 있으며, 실전 예제를 통해 실제 상황에서 어떻게 적용하는지를 보여줍니다. 각 주제는 직관적이고 구체적인 예시와 함께 다뤄져, 독자들은 이를 통해 개념을 명확히 이해하고 실무에서 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 컴퓨터 비전 이해 및 OpenCV를 활용한 심화 실습 ◎ C# 및 파이썬에서 OpenCV의 데이터 형식 및 행렬 및 배열 연산 ◎ 이미지, 비디오, 카메라를 이용한 입출력 및 결과 저장 ◎ GUI를 활용한 데이터 조작 및 시각화 ◎ 이미지 프로세싱을 위한 이미지 전처리 및 정보 탐색을 위한 이미지 변형 ◎ 이미지 필터링을 통한 정보 검출 및 인식 ◎ 코너, 직선, 원, QR 코드와 같은 특징 검출 ◎ 특징 매칭을 활용한 이미지 조작 및 객체 검출 ◎ K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 활용 방법 ◎ 카페, 다크넷, 텐서플로, ONNX 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법 ◎ Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트 ◎ 파이토치 모델을 변환하여 Python OpenCV에서 인물 세그먼테이션 및 스타일 전이 프로젝트
  • [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 사...
  • 윤대희 [저]
  • 어반베이스의 머신러닝 팀 리더로 근무하면서 컴퓨터비전과 딥러닝을 활용해 2D 도면을 3D로 변환하는 프로젝트를 진행했다. 현재는 카카오스타일의 Vision&NLP 팀 리더로 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 등 관련 프로젝트를 진행하고 있다. 머신러닝·딥러닝을 비롯해 데이터 품질 관리, 데이터 통합, 비즈니스 인텔리전스 등 데이터 통합에 관심이 있으며, 기술 공유 및 확장 플러그인 배포 등으로 개인이나 조직이 기술을 보다 쉽게 이용하고 활용할 수 있도록 도움을 주고 있다. 저서로 《C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍》(위키북스, 2021)이 있다.
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