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OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트 (컴퓨터/IT)
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OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트 (컴퓨터/IT) 증강현실부터 자동차 번호판, 얼굴 인식, 3D 머리 포즈 추적까지

  • 다니엘 렐리스 바지우 , 셰르빈 이마미, 다비드 밀란 에스크리바, 크베드체니아 아이에브젠,
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2016-03-18 출간
  • |
  • 456페이지
  • |
  • 188 X 235 mm
  • |
  • ISBN 9788960778337
★★★★★ 평점(10/10) | 리뷰(1)
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

1 안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기
웹캠에 접근
데스크톱 앱용 주 카메라 처리 반복문
흑백 스케치 생성
컬러 페인팅과 만화 생성
에지 필터를 이용한 ‘악마’ 모드 생성
피부 검출을 이용한 ‘에일리언’ 모드 생성
__피부 검출 알고리즘
__얼굴이 있는 곳 보여주기
__피부색 변환기 구현
데스크톱에서 안드로이드로 이식
__OpenCV를 이용한 안드로이드 프로젝트 설정
____안드로이드의 영상 처리에 사용하는 컬러 포맷
____카메라의 입력 컬러 포맷
____띄우기 위한 결과 컬러 포맷
__안드로이드 NDK 앱에 만화 생성기 코드 추가
____안드로이드 앱 검토
____사용자가 화면을 탭하면 영상을 만화로 생성
____영상을 파일로 저장하고 안드로이드 사진 갤러리에 저장
__저장한 영상에 관한 안드로이드 통지 메시지 보여주기
____안드로이드 메뉴 바를 통해 만화 모드로 변경
__스케치 영상에 있는 무작위 후추 잡음 줄이기
____앱에 FPS 보여주기
____여러 카메라 해상도 사용
____앱을 사용자 정의
요약

2 아이폰과 아이패드상의 마커 기반 증강현실
OpenCV를 이용한 iOS 프로젝트 생성
__OpenCV 프레임워크 추가
__OpenCV 헤더 인클루드
애플리케이션 구조
__카메라 접근
마커 검출
__마커 식별
____그레이스케일 변환
____영상 이진화
____외곽선 검출
____후보 검색
__마커 코드 인식
____마커 코드 읽기
____마커 위치 정제
3D에서 마커 배치
__카메라 보정
__마커 포즈 추정
3D 가상 객체 렌더링
__OpenGL 렌더링 레이어 생성
__AR 장면 렌더링
요약
참고 문헌

3 비마커 증강현실
마커 기반 AR과 비마커 AR
비디오에 있는 임의 영상을 찾기 위한 특징 기술자 사용
__특징 추출
__패턴 객체 정의
__특징점 정합
____PattternDector.cpp
__이상치 제거
____교차 정합 필터
____비율 판정법
____호모그래피 추정
____호모그래피 정제
__클래스에 모두 넣기
패턴 포즈 추정
__PattternDetector.cpp
__카메라 내부 행렬 얻기
____Pattern.cpp
애플리케이션 인프라스트럭처
__ARPipeline.hpp
__ARPipeline.cpp
__OpenCV의 3D 시각화 지원 활성화
__OpenCV를 이용한 OpenGL 창 생성
__OpenCV를 이용한 비디오 캡처
__증강현실 렌더링
____ARDrawingContext.hpp
____ARDrawingContext.cpp
__시연
____main.cpp
요약
참고 문헌

4 OpenCV를 활용한 SfM 탐색
SfM 개념
영상 쌍으로부터 카메라 모션 추정
__풍부한 특징 기술자를 이용한 점 정합
__옵티컬 플로우를 이용한 점 정합
__카메라 행렬 찾기
장면 재구성
많은 시점으로부터 재구성
재구성 정제
PCL로 3D 점 구름 시각화
예제 코드 사용
요약
참고 문헌

5 SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식
ANPR 소개
ANPR 알고리즘
번호판 검출
__분할
__분류
번호판 인식
__OCR 분할
__특징 추출
__OCR 분류
평가
요약

6 비강체 얼굴 추적
개요
유틸리티
__객체지향 설계
__데이터 컬렉션: 영상과 비디오 주석
____학습 데이터 유형
____주석 도구
____사전 주석 데이터(MUCT 데이터 집합)
기하학적 제약
__프로크러스티즈 분석
__선형 모양 모델
__국부-전역 표현 조합
__학습 후 시각화
얼굴 특징 검출기
__상관관계 기반 패치 모델
____식별 패치 모델 학습
____생성와 식별 패치 모델
__전역 기하 변환 처리
__학습과 시각화
얼굴 검출과 초기화
얼굴 추적
__얼굴 추적기 구현
__학습과 시각화
__범용 모델과 개인 고유 모델
요약
참고 문헌

7 AAM과 POSIT를 활용한 3D 머리 포즈 추정
능동 외양 모델 살펴보기
능동 모양 모델
__PCA 감 잡기
__삼각화
__삼각 텍스처 워핑
모델 인스턴스 생성: 능동 외양 모델 활용
AAM 탐색과 맞춤
POSIT
__POSIT에 빠져 보기
__POSIT과 머리 모델
__웹캠이나 비디오 파일에서 추적
요약
참고 문헌

8 고유 얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식
얼굴 인식과 얼굴 검출 소개
__1단계: 얼굴 검출
____OpenCV를 이용한 얼굴 검출 구현
____객체나 얼굴 검출을 위한 하르 혹은 LBP 검출기 적재
____웹캠 접근
____하르나 LBP 분류기를 이용한 객체 검출
__얼굴 검출
__2단계: 얼굴 전처리
____눈 검출
____눈 탐색 영역
__3단계: 얼굴을 수집하고 학습
____학습하기 위한 전처리 얼굴 수집
____수집한 얼굴로 얼굴 인식 시스템 학습
____배운 지식 살펴보기
____평균 얼굴
____고윳값, 고유 얼굴과 피셔 얼굴
__4단계: 얼굴 인식
____얼굴 식별: 얼굴로 사람 인식
____얼굴 검증: 요청 받은 사람이 맞는지 입증
__마무리: 파일 저장과 적재
__마무리: 멋진 대화형 GUI 개발
____GUI 요소 그리기
____마우스 클릭을 확인하고 제어
요약
참고문헌

9 마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발
플루이드 월이란?
__단일 컬러 모드
__다중 컬러/다중 사용자 모드
__흰 배경을 갖는 다중 사용자 모드
__속도 벡터 모드
키넥트 센서
깊이와 사용자 추적 데이터를 검색하기 위해 키넥트 센서 설정
유체 시뮬레이션
__시뮬레이션 렌더링
옵티컬 플로우
유체 시뮬레이션에서 키넥트 데이터와 옵티컬 플로우 통합
옵티컬 플로우를 이용한 키넥트 사용자 추적과 깊이
유체 방출과 시각화 모드
요약

도서소개

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 간단한 얼굴, 눈, 피부 검출, 피셔 얼굴, 얼굴 인식, 3D 머리 방향과 복잡한 얼굴 특징 추적을 이용한 얼굴 분석
■ SVM과 신경망을 포함한 인공지능(AI)을 이용해 자동차 번호판 검출과 광학 문자 인식(OCR)
■ 간단한 인공 마커나 복잡한 자연 영상으로 데스크톱과 아이폰 및 아이패드용 증강현실 구현
■ 3D SfM 카메라 재투영 방법을 이용해 평면 2D 카메라를 이동한 후 3D 객체 모델 생성
■ 실시간 데스크톱 컴퓨터 비전 애플리케이션을 안드로이드와 iOS 모바일 앱으로 훨씬 적합하게 재설계
■ 엑스박스 키넥트 센서로 동적 입력인 몸 전체를 사용해 인간-컴퓨터 상호작용 실행

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 자신의 기술에 컴퓨터 비전 기술을 더 추가하려는 노련한 OpenCV 전문가뿐만 아니라 실전 컴퓨터 비전 프로젝트를 개발하기 위한 OpenCV 기본 지식을 가진 개발자에게도 완벽한 책이다. 실전 단계별 지침을 통해 OpenCV C++ 인터페이스를 사용하여 실제 문제를 해결하려는 컴퓨터과학 대학 고학년이나 대학원생, 연구자, 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 한다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '안드로이드용 만화 생성기와 피부 변환기'에서는 완벽한 지침서와 피부색 변환기를 비롯해 가능한 여러 가지 가능한 만화 유형과 실제 카메라 영상으로부터 만화나 그림을 자동으로 만드는 데스크톱 애플리케이션과 안드로이드 앱 모두에 대한 완벽한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.

2장, '아이폰과 아이패드의 마커 기반 증강현실'에서는 각 단계에 대한 설명과 소스코드로 아이패드와 아이폰 기기용 마커 기반 증강현실(AR) 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아본다.

3장, '비마커 증강현실'에서는 비마커 AR에 대한 설명과 소스코드로 비마커 증강현실 데스크톱 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 다룬다.

4장, 'OpenCV를 활용한 SfM 탐색'에서는 OpenCV의 SfM 개념 구현을 통해 SfM을 소개한다. 독자는 다중 2D 영상과 카메라 위치 추정으로부터 3D 기하학을 재구성하는 방법을 배운다.

5장, 'SVM과 신경망을 활용한 번호판 인식'에서는 완벽한 지침서와 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)과 신경망을 이용해 자동차 번호판 인식 애플리케이션을 구축하는 는 소스코드를 다룬다. 독자는 학습하고 영상이 번호판인지 아닌지 결정하는 패턴 인식 알고리즘을 익히고 예측하는 방법을 배운다. 특징 집합을 문자로 분류할 때 도움이 될 것이다.

6장, '비강체 얼굴 추적'에서는 완벽한 지침서와 사람 얼굴에서 복잡한 부분들을 모델링하고 추적하는 동적 얼굴 시스템을 구축에 대한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.

7장, 'AAM과 POSIT을 활용한 3D 머리 포즈 추정'에서는 능동 외양 모델(AAM, Active Apperance Model)이 무엇인지 이해할 때 필요한 모든 배경과 OpenCV로 서로 다른 얼굴 표현이 있는 얼굴 프레임 집합을 이용해 AAM을 생성하는 방법을 살펴본다. 또한 AAM이 제공하는 맞춤 기능을 통해 주어진 프레임과 어떻게 정합하는지에 대해 설명한다. 그 다음에는 3D 머리 포즈자세를 찾을 수 있는 POSIT 알고리즘을 적용한다.

8장, '고유얼굴과 피셔 얼굴을 활용한 얼굴 인식'에서는 완벽한 지침서와 영상 내의 회전된 얼굴과 다양한 조명 조건을 제어하는 기본 얼굴과, 눈 검출을 포함한 실시간 얼굴 인식 애플리케이션에 대한 튜토리얼과 소스코드를 다룬다.

9장, '마이크로소프트 키넥트를 이용한 플루이드 월 개발'에서는 키넥트 센서를 이용해 플루이드 월이라고 불리는 대화식 유체 시뮬레이션 개발을 완벽하게 다룬다. OpenCV의 옵티컬 플로우 방법과 유체 해석기를 통합해 키넥트 데이터를 다루는 방법도 설명한다.
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