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무료
지식공유자: Jeonghyun Kim
총 57개 수업 (11시간 8분)
수강기한: 
무제한
수료증: 미발급
난이도: 
입문
초급
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
초급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 분석] 강의입니다.
OpenCV는 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 인식 그리고 딥러닝까지 유용한 기능이 아주 많습니다. 그리고 상업적인 사용까지 무료입니다. 정말 멋진 Library 죠?
1. 강좌 소개
OpenCV를 아시나요? 컴퓨터 비전 분야는 사람이 시각 정보를 입력값으로 하여 행동하기 이전에 생각하고 판단하는 부분을 컴퓨터가 대신하도록 하는 학문입니다. 쉽게 말해서 인공지능이라고 말할 수도 있겠습니다. 다만, 시각적인 입력 데이터, 즉 영상을 주로 다룬다는 것이 차이점입니다.
OpenCV는 Computer Vision 관련 프로그래밍을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 Open Library입니다. OpenCV는 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 인식 그리고 딥러닝까지 유용한 기능이 아주 많습니다. 그리고 상업적인 사용까지 무료입니다. 정말 멋진 Library죠? 본 강좌는 OpenCV 프로그래밍을 익히면서, 컴퓨터 비전이 무엇인지 처음부터 차근차근 공부하는 OpenCV Lecture입니다. 강의는 계속 업데이트될 예정입니다.
2. 강의대상
- 영상처리, 컴퓨터 비전을 전공하거나 공부하고 싶은 분
- OpenCV를 배우고 싶은 분
- C/C++ 기초가 있으신 분
3. 강의 자료
- 강의 자료 & 소스 코드 : https://www.marearts.com
- 강의 소식과 관련 정보 : http://www.facebook.com/opencvlecture
- youtube channel : https://www.youtube.com/playlist?list=PLvX6vpRszMkye9Zj16aG9J063A9rBfBj2
- youtube channel 구독해 주세요. 새로운 동영상이 업로드 됩니다.
4. 강사 소개
김정현
2012년 부산대학교에서 박사 학위를 받았고, 현재까지 컴퓨터 비전분야에서 열심히 연구하고 있습니다. https://www.marearts.com, http://study.marearts.com를 통해 이 분야 지식을 공유하고 있습니다.
안녕하세요
Jeonghyun Kim 입니다.
Jeonghyun Kim 입니다.
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커리큘럼
총 57 개
˙ 11시간 8분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. OpenCV Build Step
7 강
∙ 1시간 2분
Step1 : 준비 (preparation)
미리보기
08:04
Step2 : CMake 설정 및 빌드 시작
미리보기
14:02
Step3 : build, setting 그리고 예제코드 동작하기
미리보기
12:10
OpenCV + C++ 쉽게 설치하기 (1/2)
10:12
OpenCV + C++ 쉽게 설치하기 (2/2)
06:51
OpenCV + Python 쉽게 설치하기 (1/2)
04:53
OpenCV + Python 쉽게 설치하기 (2/2)
06:14
섹션 1. OpenCV Lecture - 1. Introduce
7 강
∙ 1시간 39분
Computer Vision & OpenCV Introduce
미리보기
13:44
How to start OpenCV, download & setting
미리보기
22:04
How to build opencv, ceemple, webcam example
미리보기
16:13
About opencv Mat class
미리보기
15:26
Mat basic operation +,-,/,*
미리보기
12:06
Basic processing, image load and show
06:33
How to access pixel data
12:58
섹션 2. OpenCV Lecture - 2. AboutMat
9 강
∙ 2시간 2분
Image, video load and show
미리보기
14:45
Mat Basic functions(copy, copyTo, clone, range and region copy)
미리보기
14:42
Pixel rgb structure in image
미리보기
10:49
Pixel access using data, at operator
미리보기
13:02
Pixel access using ptr, iterator operator
미리보기
08:20
Mat write to imge file
미리보기
16:17
Linear algebra operation( solver, eigen value, vector, SVD)
미리보기
13:16
Linear algebra(inner/cross, inverse, trace, determinant)
13:19
gpuMat example
17:33
섹션 3. OpenCV Lecture - 3. Drawing, mouse and control
6 강
∙ 1시간 14분
Line, Circle, Rectangle
07:49
Ellipse
10:51
PolyLine, fillconvexPoly
미리보기
12:19
PutText, draw Contours, find Contours
미리보기
17:20
Mouse Event
미리보기
12:13
Trackbar control
13:40
섹션 4. OpenCV Lecture - 4. point processing
8 강
∙ 1시간 39분
Constant operation(+, -, /, * ) (1)
10:23
Constant operation(+, -, /, * ) (2)
11:39
Parallel processing for point adding
12:53
Image +, -, /, * operation
11:47
Video frame subtraction
07:38
Image and, or, xor, not operation
11:45
Noise generation
14:39
Fast Lookup Table
19:12
섹션 5. OpenCV Lecture - 5. point processing
6 강
∙ 54분
What Binary Image? use threshold function
11:12
Threshold function options
06:54
AdaptiveThreshold
07:11
Otzu binary
11:45
FloodFill function
07:06
Integral function
10:21
섹션 6. OpenCV Lecture - 6. Histogram
6 강
∙ 54분
Histogram Introduction
12:10
Histogram make & draw
13:32
Hue(HSV) Histogram
08:05
2D Histogram
08:40
Histogram Stretching
04:26
Histrogram equalization
07:28
섹션 7. OpenCV Lecture - 7. 중간 프로젝트 #1, 침입자 검출 -> 구글 드라이브 업로드
5 강
∙ 39분
Background Subtraction 간단 코드 작성
07:19
노이즈 제거, 움직임 영역 검출하기
08:32
모폴로지 기법
07:15
Moving Average로 배경 영상 업데이트하기
06:15
Multi Thread로 프로그램 동작을 원활하게
10:34
섹션 8. 부록
3 강
∙ 1시간 2분
Keras + CNN + MNIST + colab
미리보기
18:46
IOT(Raspberry Pi, mobile app, AWS Lambda) 장치들을 위한 딥러닝 모델 경량화 방법
11:30
모델 성능 평가 (ACC, Recall, Precision, F1 그리고 ROC, AUC)에 대한 아주 쉬운 설명
31:59
강의 게시일 : 2017년 05월 24일
(마지막 업데이트일 : 2020년 08월 01일)
수강평
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