OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 3/e(ACORN+PACKT TECHNICAL BOOK)

개정판의 2.x 버전으로 구현된 모든 예제를 검토해 최신 버전인 3.x으로 수정하고 최신 기능과 관련된 내용을 추가했다. 프로그래밍으로 이론을 직접 구현해 결과를 보고 분석해야 하는 분야인 영상처리와 컴퓨터 비전의 주요 알고리즘을 선정해 쉽게 읽을 수 있도록 구성했으며, 영상처리 기초 이론부터 컴퓨터 비전의 특징점 검출, 정합, 투영, 객체 추적까지 고르게 다루므로 관심이 있는 독자에게 도움이 될 것이다.

1장. 영상처리 준비 소개 __OpenCV 라이브러리 설치 __영상을 불러오고 띄우고 저장하기 2장. 화소 다루기 __소개 __화소 값에 접근 __포인터로 영상 조회 __영상을 조회하는 효율적인 반복문 작성 __이웃 접근으로 영상 조회 __간단한 영상 산술 수행 __영상 재매핑 3장. 영상의 컬러 처리 __소개 __전략 디자인 패턴을 이용한 컬러 비교 __그랩컷 알고리즘으로 영상 분할 __컬러 표현 변환 __색상, 채도, 밝기로 컬러 표현 4장. 히스토그램으로 화소 세기 __소개 __히스토그램 계산 __영상 모습을 변경하는 룩업 테이블 적용 __영상 히스토그램 평활화 __특정 영상 내용을 검출하기 위한 히스토그램 역투영 __객체를 찾는 평균 이동 알고리즘 사용 __히스토그램 비교를 이용한 유사 영상 검색 __적분 영상으로 화소 개수 세기 5장. 형태학 연산으로 영상 변환 __소개 __형태학 필터를 이용한 영상 침식과 팽창 __형태학 필터를 이용한 영상 열림과 닫힘 __그레이레벨 영상에 형태학 연산자 적용 __워터쉐드를 이용한 영상 분할 __MSER를 이용해 두드러진 영역 추출 6장. 영상 필터링 __소개 __저주파 통과 필터를 이용한 영상 필터링 __중간값 필터를 이용한 영상 필터링 __에지를 검출하는 방향성 필터 적용 __영상의 라플라시안 계산 7장. 선, 외곽선, 성분 추출 __소개 __캐니 연산자로 영상 외곽선 검출 __영상에서 허프 변환으로 선 검출 __선을 점 집합에 맞추기 __성분의 외곽선 추출 __성분의 모양 기술자 계산 8장. 관심점 검출 __소개 __영상에서 코너 검출 __특징을 빠르게 검출 __크기에 불변한 특징 검출 __다중 크기에서 FAST 특징 검출 9장. 관심점 기술과 정합 __소개 __지역 템플릿 정합 __지역 명도 패턴 기술 __이진 특징으로 특징점 기술 10장. 영상에서 투영 관계 추정 __소개 __영상 쌍의 기초 행렬 계산 __RANSAC을 이용한 영상 정합 __두 영상 간의 호모그래피 계산 __cv::Stitcher 모듈로 영상 파노라마 생성 __영상에서 평면 대상 검출 11장. 3D 장면 재구성 __소개 __디지털 영상 형성 __카메라 보정 __카메라 포즈 복원 __보정된 카메라로부터 3D 장면 재구성 __스트레오 영상으로부터 깊이 계산 12장. 비디오 시퀀스 처리 __소개 __비디오 시퀀스 읽기 __비디오 프레임 읽기 __비디오 시퀀스 쓰기 __비디오에서 전경 객체 추출 13장. 시각적 움직임 추적 __소개 __비디오에서 특징점 추적 __옵티컬 플로 추정 14장. 예제로 배우기 __소개 __비디오에서 특징점 추적 __하르 특징의 캐스케이드로 객체와 얼굴 찾기 __서포트 벡터 머신과 방향성 기울기의 히스토그램으로 객체와 사람 검출