파이썬 3로 컴퓨터 비전 다루기

1장. 이미지 처리에 대한 소개
__이미지 처리: 응용 사례
__이미지 처리 라이브러리
____Pillow
____scikit-image 소개
__요약


2장. 필터와 특징
__이미지 미분
____커널
__합성곱
__이미지 필터의 이해
____가우시안 블러
____중간값 필터
____팽창과 침식
____커스텀 필터
____이미지 임계 처리
__에지 검출
____소벨 에지 검출기
____캐니 에지 검출기
____Hough 직선
____Hough원
__요약


3장. 특징들에 대해더 알아보기: 물체 검출
__이미지 특징 다시 보기
__해리스 코너 검출
__지역 이진 패턴
__ORB
____oFAST: FAST 키포인트 방향
____FAST 검출기
____강도값 중심에 의한 방향
____rBRIEF: 회전 인식 BRIEF
____조정된 BRIEF
____분산과 상관관계
__이미지 이어 붙이기
__요약

4장. 분할: 이미지더 이해하기
__이미지 분할 소개
__윤곽선 검출
__워터쉐드 알고리즘
__슈퍼픽셀
__정규화된 그래프 컷
__요약


5장. 컴퓨터 비전과 머신 러닝의 통합
__머신 러닝 소개
____데이터 전처리
____scikit-learn(sklearn)
__컴퓨터 비전을 위한 머신 러닝의 응용 예
__로지스틱 회귀
__서포트 벡터 머신
__k-평균 클러스터링
__요약


6장. 신경망을 이용한 이미지 분류
__신경망 소개
____기본 신경망 설계
____네트워크 학습
____신경망을 이용한 MNIST 숫자 분류
____히든 레이어 다루기
__합성곱 신경망
__머신 러닝의 난제들
__요약


7장. OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 소개
__설치
____맥 OS
____윈도우
____리눅스
__OpenCV API들
____이미지 읽기
__요약


8장. OpenCV를 이용한 물체 검출
__Haar Cascades
____적분 이미지
__SIFT
____SIFT의 내부 알고리즘
__SURF
____SURF 키포인트 검출
____SURF 키포인트 설명자
__요약


9장. OpenCV를 이용한 비디오 처리
__비디오 읽기/쓰기
____비디오 읽기
____비디오 쓰기
__비디오에 대한 기본 연산
____그레이스케일로 변환
__색상 추적
__물체 추적
____커널화된 상관필터(KCF)
____루카스 카나데 추적기(LK 추적기)
__요약


10장. 컴퓨터 비전을 서비스로 제공하기
__컴퓨터 비전을 서비스로 제공하기: 구조 개요
__환경 설정
____http-server
____virtualenv
____flask
__서버-클라이언트 모델 개발
____클라이언트
____서버
__컴퓨터 비전 엔진
__모두 다 합치기
____클라이언트
____서버
__요약