
엑셀로 맛보는 딥러닝
멋진
엑셀로 딥러닝의 원리를 눈으로 보면서 익혀보겠습니다.
입문
Excel, 딥러닝, VBA
[강의 요약: 픽셀에서 실무까지, 명함 인식 시스템 구축]전처리(Pre-processing): 노이즈를 제거하고 가우시안 블러와 캐니 엣지로 명함의 '뼈대'를 추출하는 법을 배웠습니다.허프 변환(Hough Transform): 수만 개의 점 중에서 $(\rho, \theta)$ 투표 시스템을 통해 진짜 '테두리'를 선발하는 오디션 과정을 거쳤습니다.기하학적 추론: 복잡한 직선 방정식을 대입법과 행렬로 풀어내어, 명함의 네 꼭짓점$(x, y)$을 정밀하게 타격했습니다.데이터 정렬 및 필터링: 겹치는 선을 제거하고, 찾은 점들을 '좌상, 우상, 우하, 좌하' 순서로 이름표를 붙여주는 데이터 정제 기술을 익혔습니다.마법의 변환(Perspective): 삐딱한 이미지를 똑바로 펴거나, 반대로 내가 원하는 액자 속에 이미지를 합성하는 실무 기술로 대미를 장식했습니다. 📢 "수식만 보면 머리가 아프신가요? 저도 그랬습니다."개발 현장에서 이미지 처리 프로젝트를 처음 맡았을 때, 저를 가장 괴롭혔던 건 화면 가득한 $\sin, \cos$ 수식들이었습니다. 책에는 공식만 가득했고, 정작 **"이게 왜 내 코드에서 명함을 못 찾지?"**라는 실무적인 문제에 답해주는 곳은 없었습니다.저는 이 강의를 통해 수강생 여러분이 겪을 세 가지 고질적인 문제를 해결해 드리고자 합니다.1. "수학이 외계어처럼 느껴지는 문제" → [비유의 힘]으로 해결합니다.직선 방정식을 단순히 암기하는 것이 아니라, **'원점에서 쏜 레이저'**와 **'그림자 놀이'**로 이해시켜 드립니다. 원리를 이해하면 코드는 자연스럽게 따라옵니다. 제가 수많은 시행착오 끝에 찾아낸 '가장 쉬운 언어'로 수식을 번역해 드립니다.2. "이론은 아는데 응용이 안 되는 문제" → [데이터 오디션]으로 해결합니다.왜 내 명함 테두리가 10개나 생기는지, 왜 꼭짓점 순서가 뒤섞이는지... 실무에서 반드시 마주치는 '지저분한 데이터'를 어떻게 거르고 정렬하는지, 저의 디버깅 노하우를 모두 공개했습니다. 옥석을 가려내는 오디션 로직은 여러분의 프로젝트를 한 차원 높여줄 것입니다.3. "결과물이 따분한 문제" → [인터랙티브 합성]으로 마무리합니다.단순히 흑백 엣지만 보다 끝나는 강의가 아닙니다. 내가 직접 마우스로 찍은 '명예의 전당 액자' 속에 여러분이 만든 명함을 쏙 집어넣는 순간, 여러분은 단순한 코딩을 넘어 **'공간을 다루는 마법'**을 경험하시게 될 겁니다. "컴퓨터 비전은 수학이 아니라, 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖는 과정입니다." 제가 현장에서 깨달은 그 짜릿한 'A-ha!' 모먼트를 여러분께 전달해 드리고 싶습니다. 이제 복잡한 이론서는 덮으셔도 좋습니다. 저와 함께 코드라는 붓으로 이미지를 자유자재로 그려보시죠!





번개장터
에 관심있는 사람들도 듣는 중!





번개장터
에 관심있는 사람들도 듣는 중!
수학적 원리를 코드로 구현하는 자신감
지저분한 실전 데이터를 다루는 노하우
공간을 자유자재로 비트는 기하학적 사고
나만의 완성된 이미지 처리 파이프라인
튜토리얼에서는 잘 되던 코드가 내가 찍은 명함 사진에서는 먹통이 된 경험, 있으시죠?
이미지 인식의 핵심은 단순히 함수를 호출하는 것이 아니라, 지저분한 현실 데이터를 정제하는 수학적 사고력에 있습니다. 본 강의는 명함 인식이라는 실전 프로젝트를 통해 전처리부터 기하학적 변환, 이미지 합성까지 비전 프로그래밍의 A to Z를 다룹니다.
핵심 기술: 가우시안 블러(Gaussian Blur), 캐니 엣지(Canny Edge)
내용: 빛 번짐과 노이즈를 제거하고, 명함의 테두리 후보가 될 '엣지'들만 날카롭게 남기는 전처리 기법을 배웁니다.
핵심 기술: 허프 변환(Hough Transform, $\rho, \theta$ 공간)
내용: 흩어진 점들이 던지는 투표를 집계하여 강력한 테두리 후보들을 선발합니다. "비슷한 놈들은 한 팀이야!" 비유를 통해 중복된 선들을 정리하고 상위 4개의 핵심 라인을 필터링하는 실무 로직을 전수합니다.
핵심 기술: 연립 방정식의 대입법 및 행렬 연산
내용: 선들이 만나는 '교차로(교점)'를 수학적으로 계산합니다. 이미지가 잘려 있어도 직선의 연장선을 통해 정확한 꼭짓점 $(x, y)$를 찾아내는 마법을 구현합니다.
핵심 기술: 좌표 정규화 및 정렬 알고리즘
내용: 컴퓨터가 이해할 수 있도록 4개의 점에 순서를 부여합니다. $x+y$와 $x-y$ 연산을 활용해 어떤 각도에서도 '왼쪽 위'를 찾아내는 탄탄한 로직을 구축합니다.
핵심 기술: getPerspectiveTransform, warpPerspective
내용: 삐딱한 사각형을 직사각형 도화지로 '착!' 펼칩니다. 더 나아가, 내가 직접 마우스로 찍은 '우승자 액자' 배경 속에 내 명함을 자연스럽게 합성하며 프로젝트를 완성합니다.
"수식은 컴퓨터가 계산합니다. 여러분은 흐름만 이해하세요."
수학 공포증 치료: $\sin, \cos$ 수식을 외우지 않아도 됩니다. '레이저'와 '그림자' 같은 직관적인 비유로 원리를 먼저 머릿속에 그려드립니다.
실전형 디버깅: "왜 선이 안 보일까?", "왜 교점이 엉뚱한 데 찍힐까?" 현업에서 가장 많이 겪는 예외 상황들에 대한 해결책을 코드 곳곳에 녹여냈습니다.
인터랙티브 실습: 단순히 결과만 보는 것이 아니라, 직접 화면을 클릭하며 좌표를 따고 합성을 경험하는 '살아있는 코딩'을 지향합니다.
설계 능력: 복잡한 비전 프로젝트를 단계별 파이프라인으로 설계할 수 있습니다.
구현 자신감: 수학적 논리를 파이썬 코드로 즉시 옮기는 구현력을 갖게 됩니다.
응용 확장성: 명함 인식을 넘어 차선 인식, OCR 전처리, AR 마커 인식 등 고차원 비전 기술로 나아갈 기초 체력을 완성합니다.
준비물: 파이썬 기초 문법에 대한 이해, 끝까지 명함을 펴보겠다는 호기심!
추천 대상: 수포자 개발자, 이론과 실전 사이에서 길을 잃은 입문자, 비전 기술의 정수를 맛보고 싶은 누구나.
학습 대상은
누구일까요?
수포자(수학 포기자) 출신 신입 개발자
이론은 빠삭하지만 응용이 안 되는 '튜토리얼 미로' 탈출러
다음 단계로 점프하고 싶은 비전 입문자
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 기초
중학교 수준의 수학
커리어인증
1,877
명
수강생
68
개
수강평
10
개
답변
4.7
점
강의 평점
13
개
강의
안녕하세요
비전공자로 딥러닝을 열심히 공부하는 직장인입니다.
공부하면서 느낀 점들을 여러분들과 함께 공유하고 싶습니다
감사합니다.
전체
14개 ∙ (4시간 57분)
해당 강의에서 제공:
2. INTRO
04:37
3. IMG_0_파이썬 설치
08:05
4. IMG_1_파이썬 기초
21:48
5. IMG_2_엑셀데이터 변경
18:55
6. IMG_3_이미지데이터 이해
26:15
7. IMG_4_이미지합성
29:00
8. IMG_프로젝트_1
32:11
9. IMG_5_흑백이미지와 필터
35:24
11. IMG_7_Canny
23:27
12. IMG_8_직선의 표현
36:19
13. IMG_9_Hough_완성
19:44
14. IMG_proj_2
07:54
지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!
지식공유자의 깜짝할인 중
₩4,130
24%
₩5,500