Download - 강의소개 - OpenCV와 함께하는 컴퓨터 비전 프로그래밍 캠프 2기
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OpenCV 와 함께하는 컴퓨터 비전 프로그래밍 캠프 강의 개요 및 커리큘럼 소개 | 강사: 황선규 박사
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강의소개
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이 강의는 컴퓨터 비전 입문자를 대상으로,
을 8주간 익혀봅니다.
컴퓨터 비전의 핵심 기초
C++ 기반 이미지 프로세싱 알고리즘 구현
OpenCV 활용방법
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컴퓨터 비전의 핵심 기초
C++ 기반 이미지 프로세싱 알고리즘 구현
OpenCV 활용방법
• 픽셀 값 변환 (반전, 밝기 변환, 명암비 변환)
• 히스토그램 분석
• 공간적 필터링(Smoothing, Sharpening, etc)
• 영상의 기하학적 변환(Zoom, Rotate, etc)
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컴퓨터 비전의 핵심 기초
C++ 기반 이미지 프로세싱 알고리즘 구현
OpenCV 활용방법
• 엣지 검출, 선 검출, 코너 검출
• 컬러 영상 처리, 진화 기법, 모폴로지
• 레이블링, 외곽선 추적, 영상 분할
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컴퓨터 비전의 핵심 기초
C++ 기반 이미지 프로세싱 알고리즘 구현
OpenCV 활용방법
•실시간 마커 기반 AR 프로그래밍
• SIFT, SURF 특징점 매칭
• Haar Cascade 객체 학습과 검출 방법
•동영상에서 움직이는 객체 검출과 추적
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이 강의를 통해, 컴퓨터 수강생들은
자율주행 자동차, 인물 얼굴 인식 시스템, 자동차 번호 자동 인식 기기 등
기계가 마치 인간의 시각과 같은 기능을 수행할 수 있는 비밀을 파헤치게 됩니다.
(사진 자료: Google Self-Driving Car Project, 차량 번호 인식기)
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약력:
~ 2006년: 한양대학교 박사 학위 수료
~ 2007년: 뉴질랜드 캔터베리 대학교 HIT Lab NZ PostDoc
~ 2009년: 한양대학교 연구 교수
~ 2016년: LG전자 전략 스마트폰 카메라 기능 및 Framework 개발
저서
- 영상 처리 프로그래밍 by Visual C++ (한빛미디어, 2007년)
- OpenCV 제대로 배우기 (한빛미디어, 2009년, 번역서)
- Visual C++ 영상 처리 프로그래밍 (길벗, 2015)
황선규 강사님
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커리큘럼 *2기 기준 커리큘럼이며, 매 기수마다 커리큘럼이 수정 및 보완됩니다.
*슬라이드에 활용된 이미지는 모두 강의에서 실제로 다룰 내용의 예시입니다.
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영상 표현 방법
OpenCV 개발 환경 구축
영상 불러오기, 화면 출력, 픽셀 값 제어
• 컴퓨터 비전과 OpenCV
• OpenCV 설치와 개발 환경 설정
• OpenCV 프로그래밍 기초: 영상 불러오기,
화면 출력. 픽셀 값 접근 방법
• OpenCV 프로젝트 템플릿 만들기
1주차
“컴퓨터 비전과 OpenCV의 만남”
참고: Visual C++ 2015 Community Edition 사용
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• 영상의 밝기, 명암비 조절
• 히스토그램 분석: Stretching, Equalization
• 공간적 필터링: Smoothing, Sharpening
• 잡음 제거 필터링: Median, Bilateral filtering
잡음 제거 필터링
히스토그램 분석과 균등화
Smoothing & Sharpening
2주차
“영상 처리 기초 알고리즘”
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영상의 기하학적 변환
엣지 검출,직선 검출, 선분 검출
원 검출 코너 검출
3주차
“다양한 특징 추출 방법(1)”
• 영상의 기하학적 변환: 크기, 회전, 보간법
• 엣지 검출: Sobel, Canny
• 직선 & 원 검출: Hough 변환
• 코너 검출: Harris, FAST, GFTT
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이진화 기법
컬러 영상 처리
히스토그램 역투영 & 살색 영역 검출
4주차
“다양한 특징 추출 방법(2)”
• 이진화 기법
• 색 공간 이해: RGB, HSV, YCrCb
• 컬러 영상 처리 기법
• 텍스쳐 분석
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다각형 근사화를 이용한 다각형 검출
레이블링
손 모양 인식
5주차
“레이블링과 영상 분할”
• 레이블링
• 외곽선 추적
• 다각형 근사화
• 모폴로지
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템플릿 매칭을 이용한 눈 위치 검출
마커 기반 증강현실 (OpenCV, OpenGL)
SIFT 특징점 검출
6주차
“객체 검출과 이해(1)”
• 템플릿 매칭
• OpenCV_contrib 모듈 사용하기
• SIFT 특징점 검출 방법
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얼굴 & 눈 검출
특징점 매칭과 호모그래피
줄자 검출
자동차 번호판 학습 및 검출
7주차
• 다양한 특징점 매칭 방법: SIFT, SURF, ORB, AKAZE
• 호모그래피 계산 (RANSAC 알고리즘)
• Haar Cascade 분류기를 이용한 얼굴 검출
• Haar Cascade 분류기 학습 방법
“객체 검출과 이해(2)”
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확률 모델을 이용한 움직이는 객체 검출
CamShift 알고리즘을 이용한 객체 추적
옵티컬 플로우를 이용한 포인트 추적
8주차
“동영상 처리: 객체 검출과 추적”
• 차영상에 의한 움직이는 객체 검출
• MoG(Mixture of Guassian)기법을 통한
움직이는 객체 검출
• Mean-Shift & CamShift 알고리즘을 활용한 객체 추적
• 옵티컬 플로우
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진행방식
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C++ 실습에는 C++ 프로그래밍을 사용합니다.
따라서 C++ 기초 문법은 익숙한 상태로 수강하셔야 합니다
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알고리즘 직접 구현 우선 C++ 프로그래밍을 활용하여
이미지 프로세싱 기초 알고리즘을 바닥부터 직접 구현해보고,
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OpenCV 활용 동일한 기능을 수행하는 OpenCV 함수를 사용해보며
직접 구현 시와 라이브러리 사용시의 차이점을 체득하게 됩니다.
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프로젝트 AR 프로그램 개발(객체 검출 후 3D 그래픽을 입히는 실습)
얼굴, 자동차 번호판 같은 객체 검출을 위한 프로젝트도 진행됩니다.
프로젝트 진행 시에는 OpenCV 라이브러리를 활용하게 됩니다.
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지금까지 도서, 외국 온라인 강의 등으로만
만날 수 있었던 컴퓨터 비전.
이제 패스트캠퍼스에서 정규 강의로 만나보세요!
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문의: 02-501-4362
김슬기 매니저