AI Cruise

■컴퓨터 비전과 머신러닝

저자 : 김찬수, 김형오 공저

출판사 : 광문곽(www.kwangmoonkag.co.kr)

책의 주제 : 파이썬 기반으로 영상처리(OpenCV) 및 머신러닝, 딥러닝에 관한 기초 개념

구매일 : 2021년 7월 12일

■ 한 권으로 이어지는 큰 그림

아래 순서로 목차가 구성되어 있어 단계별로 확장되는 느낌이 너무 좋습니다.

 파이썬과 OpenCV 기초 -> 컴퓨터 비전 -> 머신러닝 -> 딥러닝 

■새로 배운 내용들

<OpenCV>

1)라이브러리 설치

python -m pip install opencv-python

python -m pip install opencv-contrib-python

2)이미지 기초 함수

img = cv.imread("image.png") // imread 함수로 파일 로드 시 반환 되는 타입은 array -> itemset을 사용할 수 있다

img.itemset(int(height/2), x, 1 ,0) // 이미지에 선 그리기

3)동영상 기초 함수

cap = cv2.VideoCapture("video.avi") // 동영상 오픈

cap.release() // 사용 후 닫아주어야 다른 프로그램에서 파일 사용 가능

4)OpenCV 응용 예제

-마우스 이벤트 활용, 카메라 영상에 시간 출력, 트랙바 생성, 아날로그 시계 구현, 자유 낙하 운동, 포문선 운동

-관련 예제 타이핑을 통해 알고리즘 수식 이해

-깃허브 정리

https://github.com/irissun9602/pythonGrammer/tree/master/opencv/basic%20function

<컴퓨터 비전>

1)이진 영상

이진화 함수 : threshold

2)컬러영상

색상 변환 함수 : cvtColor

채널 분리 : split() 

변환 코드 : ColorConversionCodes 

3)영상처리 기본 연산

산술 연산  : add, addWeighted(가중덧셈으로 포화영역 없이 자연스럽게 표시), subtract, absdiff(영상차이 절대치),multiply, divide

-> 영상 밝기 조절, 명암비 조절

논리 연산 : bitwise_not(반전), bitwise_and(논리곱, 마스크 처리)

4)히스토그램 

개념 : 데이터 값의 빈도를 시각적으로 표시

calcHist // 히스토그램 계산 함수

히스토그램 역투영 // 유사한 컬러 특성을 가지는 영역들을 찾는 목표물을 찾는데 사용

5)필터링

입력 -> 필터 -> 결과