(책) 이미지 처리 바이블 - 2024-07
2024-07
이미지 처리를 해야 하는 모든 이에게 추천합니다.
이미지의 개념을 잡아준다.
이미지 처리의 방법을 알려준다.
건설과 의료 현장에서 실전에서 사용하는 예제로도 알려준다.
길벗 출판사에서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
<1> 이미지 처리의 개념을 알 수 있다.
<2> 컴퓨터 비전을 알 수 있다.
<3> 필요한 도구를 알 수 있다.
<4> 파이썬 핵심 문법을 알려 준다.
<5> OpenCV에 대해 알려준다.
<6> 텐서 플로에 대해 알려준다.
<7> 이미지 처리, 인공지능과 이미지처리, 이미지분류, 객체 탐지, 이미지생성, 실제 사례를 알려준다.
<8> 개인 정리
<1> 이미지 처리의 개념을 알 수 있다.
이미지처리(image processing)
아날로그와 디지털이라는 두 가지 주요 형태를 구분할 수 있다.
1
아날로그 이미지 처리? (analog image processing)
사진 촬영 시 필름에 다양한 화학 처리를 하거나 카메라로 촬영한 이미지를 변경 및 편집하기 위해 물리적 필터를 사용하는 등 물리적인 수단을 이용해 이미지를 조작하거나 편집.
2
디지털 이미지 처리? (digital image processing)
컴퓨터가 디지털 이미지를 처리하는 데 수학적 알고리즘과 계산 기술에 의존한다.
이러한 기술에는 이미지 행상, 이미지 복원, 특징 추출 등이 포함될 수 있다.
3
디지털 이미지의 처리 단계?
목표?
디지털 이미지를 향상하거나 이미지에서 정보를 추출하는 것.
이미지 처리의 단계
1. 이미지 획득
2. 이미지 개선
3. 이미지 분석
4. 이미지 해석 및 이해
<2> 컴퓨터 비전을 알 수 있다.
1
컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 이해하고 분석하는 능력을 개발하는 과학 분야이다.
컴퓨터 비전은 시각 기계의 과학 및 기술이다.
2
인간은 수년간의 신경 훈련과 개발이 필요한 작업인 물체를 쉽게 인식하고 장면의 깊이를 인식합니다.
반면, 컴퓨터 비전 시스템은 패턴 인식과 학습 기업에 의존하여 이미지를 해설하는데, 이 과정에는 컴퓨팅 리소스와 정교한 알고리즘이 필요하다.
<3> 필요한 도구를 알 수 있다.
이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필요한 도구를 사용할 줄 알아야 한다.
다양한 프로그래밍 언어, 라이브러리, 프레임워크로 구성된 도구 상자가 필요하다.
파이썬, OpenCV, 텐서플로가 기본이다.
<4> 파이썬 핵심 문법을 알려 준다.
변수, 정수, 부동 소수점, 문자열, 불, 연산자, 산술 연산자, 비교 연산자, 논리 연산자, 할당 연산자, 제어문, 예외처리, 함수, 클래스 등을 알려준다.
<5> OpenCV에 대해 알려준다.
1
OpenCV는 컴퓨터로 이미지나 영상을 읽고, 이미지의 사이즈 변환이나 회전, 선분 및 도형 그리기, 채널 분리등의 연산을 처리할 수 있도록 만들어진 오픈 소스 라이브러리이다.
이미지 처리 분야에서 가장 많이 사용된다.
초기 C언어 지원, 버전 2.0부터 C++ 지원, 파이썬 라이브러리로도 추가함.
2
OpenCV의 강점.
1. 다양한 이미지 및 비디오 처리
2. 컴퓨터 비전 알고리즘
3. 머신 러닝 통합
4. 크로스 플랫폼 지원
5. 오픈 소스 라이선스
6. 높은 성능
7. 커뮤니티 지원
8. 다양한 언어 지원
9 광범위한 응용 분야
3
이미지 입출력.
이미지 변환.
이미지 처리와 컴퓨터 비전은 계산과 알고리즘을 연구하는 분야입니다.
다양한 프로그래밍 언어, 라이브러리, 프레임워크로 구성된 도구가 필요하다.
<6> 텐서 플로에 대해 알려준다.
구글에서 개발.
공개된 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리.
텐서(다차원 배열)를 기반으로 한느 연산을 수행하며, 텐서플로를 사용하면 복잡한 머신 러닝 모델과 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있다.
1
편의성
고수준 API 지원, 텐수플로 개발진들이 미리 개발해 둔 사전 빌드된 층 및 모델 제공, 즉시 실행 모드 등이 특징이다.
이식성 및 호환성 - 다양한 환경과 기기에서 작업하는 개발자르 위한 다재다능한 도구이다.
2
확장성
CPU, GPU 및 TPU 확장성.
분산 컴퓨팅
대규모 모델 배포
3
유연성
사용자 정의 츨
사용자 정의 손실 함수
새로운 최적화 전략 구현
tf.data를 사용한 데이터 파이프라인
<7> 이미지 처리, 인공지능과 이미지처리, 이미지분류, 객체 탐지, 이미지생성, 실제 사례를 알려준다.
<8> 개인 정리
실제 텐서플로를 사용하여 실습을 할 수 있는 책이다.
이미지에 대해 기초부터 처리까지 모두 알려준다.
이미지나 분석을 전문으로 할 분들에게 추천한다.
실제 사례 2가지가 있어 더 좋은 책이다.
같이 보면 좋을 자료
https://brunch.co.kr/@topasvga/3415
감사합니다.
