C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 (개정2판) (ebook)

윤대희

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 《파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습》(위키북스, 2023)이 있다.

• [1부] OpenCV 이론
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• ▣ 1장: 컴퓨터비전의 이해
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• 1. 컴퓨터비전이란?
• ___컴퓨터비전이란?
• ___영상 처리의 필요성
• ___영상 처리의 한계점
• ___데이터 변형
• ___이미지 데이터
• ___OpenCV란?
• ___OpenCV의 역사
• 2. 알고리즘 설계
• ___문제 해결을 위한 선행 조건
• ___하드웨어와 소프트웨어의 선택
• ___시스템 설계
• ___개발 규칙
• 3. 디지털 이미지 프로세싱
• ___전처리 알고리즘
• ___노이즈 및 디노이즈
• ___특징 및 유사성 검출
• 4. 영상 처리 분야
• ___영화 산업
• ___의료 분야
• ___이미지 번역
• ___OpenCV의 활용
• 5. C# OpenCvSharp 설치
• ___닷넷 프레임워크 설치
• ___닷넷 설치
• ___네이티브 래퍼 설치
• ___OpenCvSharp 사용하기
• ___확장 네임스페이스
• 6. 파이썬 OpenCV 설치
• ___패키지 매니저 설치
• ___OpenCV 사용하기
• ___확장 패키지
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• ▣ 2장: OpenCV 시작하기
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• 1. 이미지 크기
• ___이미지 크기 속성
• ___이미지 크기 표현법
• 2. 정밀도
• ___비트 표현
• ___정밀도 표현법
• 3. 채널
• ___색상 표현
• ___채널 표현법
• 4. 관심 영역
• ___단일 채널을 사용하는 이유
• 5. 관심 채널
• 6. 히스토그램
• 7. OpenCV 코드 구성 이해
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• ▣ 3장: 데이터 형식과 연산
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• 1. 기본 데이터
• ___C# OpenCvSharp에서 사용되는 기본 데이터 형식
• ___파이썬 OpenCV에서 사용되는 기본 데이터 형식
• 2. Mat 데이터
• ___조밀 행렬
• ___희소 행렬
• ___관심 영역
• ___관심 채널
• 3. 넘파이 데이터
• ___ndarray 클래스
• ___배열 연산
• ___행렬 클래스
• ___관심 영역
• ___관심 채널
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• [2부] C# & 파이썬 함수
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• ▣ 4장: 기초 예제
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• 1. 이미지 데이터
• ___이미지 입력
• ___이미지 출력
• 2. 비디오 데이터
• ___비디오 출력
• ___카메라 출력
• 3. 데이터 조작 및 시각화
• ___이미지 연결
• ___도형 그리기
• ___마우스 콜백
• ___트랙바
• 4. 데이터 저장
• ___이미지 저장
• ___비디오 저장
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• ▣ 5장: 이미지 프로세싱
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• 1. 색상 공간 변환
• ___HSV 색상 공간
• ___채널 분리 및 병합
• ___색상 검출
• 2. 이진화
• ___오츠 알고리즘
• ___삼각형 알고리즘
• ___적응형 이진화 알고리즘
• 3. 이미지 연산
• ___픽셀 연산
• ___필터링
• ___푸리에 변환
• ___고주파 필터
• ___저주파 필터
• ___모폴로지 변환
• 4. 이미지 변환
• ___이미지 피라미드
• ___이미지 크기 조절
• ___이미지 대칭 및 회전
• ___기하학적 변환
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• ▣ 6장: 이미지 검출
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• 1. 윤곽선 검출
• ___계층 구조
• ___데이터 추출
• ___윤곽선 그리기
• ___다각형 근사
• ___윤곽선 정보
• 2. 특징 검출
• ___코너 검출
• ___직선 검출
• ___원 검출
• ___QR 코드 검출
• 3. 특징 매칭
• ___배경 차분
• ___템플릿 매칭
• ___광학 흐름
• ___키 포인트 매칭
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• [3부] 실전 예제
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• ▣ 7장: 머신러닝
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• 1. K-평균 군집화 알고리즘
• 2. K-최근접 이웃 알고리즘
• ___Fashion-MNIST
• ___K-최근접 이웃 알고리즘 적용
• ___실제 데이터 평가
• 3. 서포트 벡터 머신
• ___SVM 커널
• ___SVM 유형
• ___서포트 벡터 머신 적용
• ___방향 그레이디언트 히스토그램
• 4. 심층 신경망
• ___카페: 이미지 분류(구글넷)
• ___다크넷: 객체 검출(YOLO)
• ___텐서플로: 세그먼테이션(Mask R-CNN)
• ___ONNX: 얼굴 검출 및 랜드마크(YuNet)
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• ▣ 8장: C# - 명함 검출
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• 1. 각도 계산
• 2. 사각형 검출
• 3. 사각형 변환
• 4. 광학 문자 인식(Tesseract)
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• ▣ 9장: 파이썬 - 스타일 전이
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• 1. 인물 세그먼테이션(PP-HumanSeg)
• 2. 신경망 스타일 전이(Fast Neural Style)
• 3. 파이토치 모델 변환
• 4. 스타일 적용
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• ▣ 부록
• A 색상 코드표
• B Mat 데이터 형식

• GitHub 저장소: https://github.com/wikibook/opencv4-rev2/
• ZIP 형식으로 다운로드: https://github.com/wikibook/opencv4-rev2/archive/refs/heads/main.zip