빠르게 맛보기 할 수 있어서 좋은 것 같습니다.

명함인식을 구현하는 실전을 통해 OpenCV를 활용하고 이미지를 처리하는 방법을 배웁니다.
OpenCV에 대해서는 간략히 설명하며, 명함인식을 구현하기 위해 필요한 OpenCV 함수들은 좀 더 자세히  설명하는 방식입니다. 즉 기초강좌라기 보다는 명함인식이라는 실전을 위한 엑기스를 제공합니다. Tesseract 및 Microsoft의 OCR엔진을 활용하는 방안도 포함됩니다.

본 강의의 소스코드는 Python기반이지만, 활용하는 OpenCV 클래스 및 함수와  이미지 인식 및 처리기술을 익히기 때문에, 이를 바탕으로  안드로이드와 iOS에 적용하는 것은 무리가 없을 것입니다. 
수강하시는 분은 강의 슬라이드, 실제 동작하는 명함 인식 소스 코드를 제공합니다. 

2017년 1월과 2월에 3회의 오프라인 세미나를 하면서 더욱 개선되고 검증된 강의 내용을 강사가 정성들여 온라인용으로 다시 녹음한 것입니다.

본 강의에서 활용되는 OpenCV 함수들입니다.
cv2.Canny()
cv2.GaussianBlur()
cv2.VideoCapture()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.approxPolyDP()
cv2.arcLength()
cv2.boundingRect()
cv2.boxPoints()
cv2.contourArea()
cv2.convertScaleAbs()
cv2.createTrackbar()
cv2.cvtColor()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.dilate()
cv2.drawContours()
cv2.findContours()
cv2.getAffineTransform()
cv2.getPerspectiveTransform()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.imread()
cv2.imshow()
cv2.imwrite()
cv2.minAreaRect()
cv2.namedWindow()
cv2.rectangle()
cv2.resize()
cv2.threshold()
cv2.waitKey()
cv2.warpAffine()
cv2.warpPerspective()


마이캠퍼스

배움이 더 쉬워지는 9월의 할인

OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌

Learn how to use OpenCV and process images through a practical implementation of business card recognition. 
OpenCV is briefly explained, and the OpenCV functions required to implement business card recognition are explained in more detail. In other words, rather than a basic course, it provides an essence for the practical application of business card recognition. It also includes a method of utilizing Tesseract and Microsoft's OCR engine. 

The source code of this lecture is based on Python, but since you will learn the OpenCV classes and functions used and the image recognition and processing technology, it will not be difficult to apply it to Android and iOS based on this. 
Those who take the course will be provided with lecture slides and actual business card recognition source code. 

The lecture contents were further improved and verified through three offline seminars in January and February 2017, and the instructor has carefully recorded them again for online use. 

These are the OpenCV functions used in this lecture. cv2.Canny()
cv2.GaussianBlur()
cv2.VideoCapture()
cv2.adaptiveThreshold()
cv2.approxPolyDP()
cv2.arcLength()
cv2.boundingRect()
cv2.boxPoints()
cv2.contourArea()
cv2.convertScaleAbs()
cv2.createTrackbar()
cv2.cvtColor()
cv2.destroyAllWindows()
cv2.dilate()
cv2.drawContour s()
cv2.findContours()
cv2.getAffineTransform()
cv2.getPerspectiveTransform()
cv2.getTrackbarPos()
cv2.imread()
cv2.imshow()
cv2.imwrite()
cv2.minAreaRect()
cv2.namedWindow()
cv2.rectangle()
cv2.resize()
cv2.threshold()
cv2.waitKey()
cv2.warpAffine()
cv2.warpPerspective()


manager8865

neuralworks

dongdong1

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

오픈CV

OpenCV

Computer Vision(CV)

Business card recognition function implementation course using OpenCV

Orientation

Section 1. Introduction to OpenCV and Preparation for Practice

Section 2. Reading images (OpenCV basics)

Section 3. Extracting the outline of a business card from an image

Section 4. Converting the area drawn from the outer edge to a straight line

Section 5. Removing the influence of lighting by applying a scanned effect

Section 6. Implementing business card recognition

Section 7. Using Optical Character Recognition (OCR) Technology

Section 8. Extracting only the text area