아드리안 캘러, 개리 브래드스키  | 위키북스

45,936원  | 20180419  | 9791158390969

빠르게 팽창하고 있는 컴퓨터 비전 기술 분야를 이 실용서로 시작하라. 오픈 소스 OpenCV 라이브러리 창시자인 아드리안 캘러(Adrian Kaehler)와 개리 브래드스키(Gary Bradski)가 쓴 이 책은 개발자와 재미로 읽는 독자를 위한 완벽한 소개서다. 이 책을 통해 컴퓨터가 데이터를 ‘보고’ 결정을 내리는 응용 프로그램을 작성하기 위해 알아야 할 방법을 배울 것이다. OpenCV는 보안, 의료 이미징, 패턴 및 얼굴 인식, 로봇 공학 그리고 공장 제품 검사와 같은 다양한 상업용 응용 프로그램에 사용하는 500개 이상의 함수를 제공한다. 이 책은 컴퓨터 비전과 OpenCV의 확실한 기초 지식을 제공하고 간단하거나 정교한 비전 응용 프로그램을 작성할 수 있게 해준다. 각 장의 실전 연습 문제를 통해 배운 내용을 적용해 볼 수 있다. 이 책은 컴퓨터 비전을 위한 머신러닝 도구를 포함해 최신 C++로 구현한 OpenCV 라이브러리 전체를 다룬다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ OpenCV 데이터 타입과 배열 타입, 배열 연산 학습 ◎ HighGUI를 이용한 정지/동영상 이미지 캡처와 저장 ◎ 늘이기, 줄이기, 워핑, 재매핑 및 복구를 위한 이미지 변환 ◎ 얼굴 탐지를 포함한 패턴 인식 탐구 ◎ 시각 필드를 통한 객체와 모션 추적 ◎ 스테레오 비전으로 3D 이미지 재구성 ◎ OpenCV의 기본/고급 머신러닝 기술

로이 실크롯, 다비드 밀란 에스크리바  | 에이콘출판

27,000원  | 20200716  | 9791161754345

OpenCV는 컴퓨터 비전, 머신러닝, 이미지 처리를 위한 기본적인 크로스 플랫폼 라이브러리다. 이 책은 컴퓨터 비전 엔지니어가 OpenCV를 마스터할 수 있는 첫걸음을 내딛도록 도와준다. 수학 공식은 최소한으로 유지하면서 아이디어 이해부터 실행 코드 작성까지 완벽한 프로젝트를 제공하고, 얼굴 인식, 랜드마크 감지 및 포즈 추정, 딥 컨볼루션망을 통한 숫자 인식과 같은 컴퓨터 비전의 최신 인기 주제를 다룬다. 완벽한 컴퓨터 비전 프로젝트를 사용해 API 기능을 익히고 설계를 어떻게 할지 파악할 수 있다. 또한 컴퓨터 비전의 기본 내용을 넘어 복잡한 이미지 처리 프로젝트를 위한 솔루션을 구현할 수 있도록 돕는다.

이강  | 홍릉

18,050원  | 20220610  | 9791156000433

▶이 책은 C++과 OpenCV의 상징적의미에 대해 다룬 도서입니다. C++과 OpenCV에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

정성환  | 홍릉(홍릉과학출판사)

20,000원  | 20140905  | 9791156003205

▶ 이 책은 컴퓨터 비전 및 응용을 다룬 이론서입니다. 컴퓨터 비전 및 응용의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

김민규  | 가메

0원  | 20180828  | 9788980782994

Python으로 OpenCV 프로그래밍을 구현하였습니다. - python, Numpy, Matplotlib, OpenCV. Tensorflow 사용 - 영상 및 비디오 입출력, 그래픽, 이벤트 처리, OpenCV 기본연산 - 임계값, 히스토그램 처리, 영상 필터링, 영상 분할 - 특징 검출, 디스크립터, 매칭 - 비디오에서 이동 물체 검출 및 물체 추적 - 인공신경망(MLP), 합성곱신경망(CNN)에 의한 기계학습 - MNIST 손글씨 숫자(handwritten digits) 데이터 인식 - 얼굴 검출 및 인식 등에 대하여 프로그래밍 방법을 설명합니다.

오스카 데니즈 수아레즈, 마 델 밀라그로 페르난데즈 카로블즈, 노엘리아 발레즈 에나노, 글로리아 부에노 가르시아, 이스마엘 세라노 가르시아  | 에이콘출판

19,800원  | 20150430  | 9788960776951

[OpenCV 프로그래밍]은 OpenCV를 설치하는 방법을 먼저 알려주고, 영상과 비디오/카메라 입출력, 애플리케이션 작성을 위한 사용자 인터페이스 구현을 소개하며, 기본 영상처리 기법과 분할, OpenCV 3.0의 최신 기술을 포함한 특징 추출과 특징 정합 기술, 객체 검출 기술, 비디오 처리 기반의 객체 추적 기술, 더 나아가 기계학습과 GPU 가속 기반까지 고르게 설명하면서 예제 코드 중심으로 다루는 책이다. 책은 OpenCV의 주요 기술을 구현하는 방법을 배우고 빠르게 시작하려는 C++ 개발자를 대상으로 하며, 컴퓨터 비전/영상처리를 이용한 작업 경험이 있는 독자들에게 유용할 것이다.

김찬수, 김형오  | 광문각

23,400원  | 20210225  | 9788970934778

컴퓨터 비전 기초부터 머신러닝/딥러닝 활용까지 2006년 캐나다 토론토대학교의 Geoffrey Hinton교수와 제자 Ruslan Salakhutdinov가 《Science》지에 Deep Belief Networks에 과한 논문을 발표한 이래로 학계와 산업계의 인공지능 기술 개발 관련 투자가 대규모로 이루어지면서 딥러닝(Deep Learning)은 우리 실생활에 밀접하게 다가오고 있다. 특히 영상 분야에 대한 머신러닝, 딥러닝의 활용은 간단한 사진 촬영에서부터 여러 대의 CCTV에서 범죄자를 찾는 수준까지 발전을 하고 있다. 본서에서는 다양한 프로젝트에 적용되며 많은 프로그래머에게 사랑받아 왔으며 최근 인공지능 관련 라이브러리들과 함께 사용되며 인기가 급증하고 있는 파이썬 언어를 소개하고 파이썬을 기반하여 영상 처리, 머신러닝, 딥러닝을 이야기하고자 한다. I?장은 파이썬 언어 설치, 통합 개발 환경인 Pycharm 설치와 OpenCV 설치 및 연동으로 본 단원은 구성되었으며 사전에 프로그래밍 언어에 대한 지식이 없더라도 파이썬 언어를 익히기에 무리가 없음으로 예제를 하나씩 따라 실행해 보면 손쉽게 프로그래밍 지식이 쌓일 것이다. Ⅱ장에서는 일반적으로 많이 다루는 이진 및 그레이 영상, 컬러 영상에 대하여 알아보고, 기본적인 영상 처리 방법들을 다룬다. 영상 처리 기법의 개념적인 이론과 원리를 설명함으로써, 여기서 다루지 않는 기법들에 대해서도 이해할 수 있는 기초를 다지도록 하였다. OpenCV에서 제공하는 함수를 기반으로 최소한의 프로그래밍으로 구현된 관련 예제들을 다루었으며, 이를 통하여 영상 처리를 위한 프로그래밍 기초를 다질 수 있을 것이다. Ⅲ장에서는 영상에서 원하는 대상을 찾기 위한 기초적인 접근법과 이를 활용한 응용 기술들을 설명하여, 머신러닝을 다양하게 활용할 수 있는 기초를 쌓을 수 있도록 하였다. OpenCV에서 제공하는 함수를 기반으로 유용한 예제를 다루어 독자들이 흥미를 가질 수 있도록 하였다. 또한, 예제 코드에 대한 이해를 돕기 위하여, 본문에서 코드에 대한 전반적인 설명을 하였다. Ⅳ장에서는 인공지능과 딥러닝의 관계를 알아보고, 딥러닝을 이해하기 위해 필요한 인공 신경망에 대한 기초적인 개념과 이를 학습시키는 방법을 설명하였다. 손글씨 인식에 예제를 통하여, 인공 신경망을 학습시키고 추론하기 위한 프로그래밍을 다루었으며, 이 예제를 활용하여 다양한 응용에 적용해 볼 수 있을 것이다. 책 한 권을 쓰는 것이 머릿속의 구상과 자료만 있으면 금방 이루어질 줄 알았는데 얼마나 힘이 드는가를 새삼 느낀다. 여전히 부족한 책이지만 이젠 출판하며 미비점은 후판에 반영하기로 한다. 마지막으로 필자를 끝까지 믿고, 집필이 완성되기까지 기다려준 광문각의 박정태 회장님을 비롯한 많은 관계자 여러분께 깊은 감사의 뜻을 전한다. 그리고 저자들은 머신러닝과 딥러닝이 인공지능 기술의 확산을 통해 새로운 산업혁명을 일으킬 것이라 믿으며 여러분이 이 책을 시작으로 딥러닝 기술을 익히고 정보 혁명의 중심에 서시길 진심으로 희망한다.

윤대희  | 위키북스

37,800원  | 20240530  | 9791158394868

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.

최행진  | 풍단출판사

45,000원  | 20250711  | 9791199354128

고병철, 이덕우  | 그린

22,500원  | 20240830  | 9788957273692

새로운 시대를 위한 영상처리 학습의 필수 교재! 디지털 영상처리와 컴퓨터 비전의 중요성이 나날이 커져가고 있는 현대, 이제는 영상처리가 전문가들만의 전유물이 아닙니다. "파이썬과 OpenCV로 배우는 디지털 영상처리"는 그간 복잡하고 어려웠던 영상처리 알고리즘을 파이썬과 OpenCV를 통해 보다 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 구글의 Colaboratory(코랩)를 활용하여 고사양 PC 없이도 학생들이 언제 어디서나 실습할 수 있도록 구성된 본 교재는, 실습 위주의 교육을 통해 이론과 실제를 동시에 익힐 수 있게 합니다. 과거 Visual C++를 이용한 복잡한 코딩 환경에서 벗어나, 이제는 파이썬과 OpenCV를 이용하여 빠르고 효율적인 영상처리 프로그램을 작성할 수 있습니다. 이 교재는 디지털 영상처리의 기초 이론부터 고급 알고리즘까지 체계적으로 다루며, 실습을 통해 이론을 더욱 확실히 이해할 수 있도록 돕습니다. 각 장에서 다루는 내용을 바탕으로 학생들이 직접 문제를 해결하고 새로운 알고리즘을 제안할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 합니다. "파이썬과 OpenCV로 배우는 디지털 영상처리"는 각 장마다 제시된 연습문제를 통해 독자들은 본문에서 다루지 못한 문제나 응용문제를 풀어보며 실력을 향상시킬 수 있습니다. 이 교재는 영상처리 이론과 실제를 균형 있게 배울 수 있는 최적의 학습 도구가 될 것입니다. 세계적인 수준의 영상처리 기술력을 목표로, 이 책이 많은 독자에게 유익한 길잡이가 되기를 바랍니다.

최행진  | 풍단출판사

48,600원  | 20250711  | 9791199354135

최행진  | 풍단출판사

40,500원  | 20250711  | 9791199354111

이정주  | 비제이퍼블릭

28,800원  | 20200429  | 9791190014915

영상 처리의 기본 개념부터 개발 환경 구축까지 예제로 한번에 OpenCV는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리로, 공통의 API를 사용하여 컴퓨터 비전 또는 영상 처리 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 윈도우, 맥, 리눅스, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제에서 사용이 가능하다는 장점도 가지고 있습니다. 이 책에서는 파이썬을 사용하여 빠르게 OpenCV 프로그램을 개발하고 C++을 사용하여 속도를 최적화할 수 있도록 두 가지 언어에 대한 예제를 제공합니다. 안드로이드에서 OpenCV 프로그램을 동작시키기 위해 필요한 예제도 다루고 있기 때문에 초심자에게 큰 도움이 될 것입니다.

다비드 밀란 에스크리바, Vinicius G. Mendonca, Prateek Joshi  | 도서출판 홍릉(홍릉과학출판사)

27,550원  | 20210531  | 9791156008613

이 책은 프로젝트 예제로 배우는 OpenCV 4에 대해 다룬 도서입니다. 프로젝트 예제로 배우는 OpenCV 4에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

마이클 베이어  | 에이콘출판

0원  | 20010102  | 9791161750965

컴퓨터는 머신 러닝을 통해 과거의 수집된 데이터를 사용하고, 미래 예측을 하면서, 학습을 진행할 수 있다. 이 책에서는 간단한 예제를 활용해 분류 및 회귀와 같은 통계 학습의 핵심 개념을 직관적으로 확인할 수 있다. 모든 기본 개념을 다룬 후, 의사 결정 트리(Decision tree), 서포트 벡터 머신(Support vector) 및 베이지안(Bayesian) 네트워크와 같은 다양한 알고리즘을 탐색하고 다른 OpenCV 기능과 결합하는 방법을 배우게 된다. 그 과정에서 데이터를 이해하고 어떻게 완벽하게 작동하는 머신 러닝 파이프 라인을 구축 하는지를 이해하여 전체 작업을 배우게 된다. 가장 뜨거운 주제인 '딥러닝'을 시작할 준비가 될 때까지, 더 많은 머신 러닝 기술을 학습할 수 있다. 작업에 적합한 도구를 선택하는 방법을 숙지하고 숙련된 기술과 결합해 모든 관련 머신 러닝의 기본 지식을 파악하게 할 수 있게 된다.