エクセルとPythonで学ぶ画像データ
[講義要約：ピクセルから実務まで、名刺認識システムの構築] 前処理（Pre-processing）：ノイズを除去し、ガウシアンブラーとキャニーエッジで名刺の「骨組み」を抽出する方法を学びました。 ハフ変換（Hough Transform）：数万個の点の中から $(\rho, \theta)$ 投票システムを通じて、本物の「輪郭」を選抜するオーディション過程を経ました。 幾何学的推論：複雑な直線方程式を代入法と行列で解き明かし、名刺の4つの頂点 $(x, y)$ を精密に特定しました。 データ整列およびフィルタリング：重なる線を除去し、見つけた点に「左上、右上、右下、左下」の順でラベルを付けるデータ精製技術を習得しました。 魔法の変換（Perspective）：歪んだ画像を真っ直ぐに補正したり、逆に自分が望む額縁の中に画像を合成したりする実務技術で締めくくりました。 📢 「数式を見るだけで頭が痛くなりますか？ 私もそうでした。」 開発現場で画像処理プロジェクトを初めて任された時、私を最も苦しめたのは画面いっぱいの $\sin, \cos$ 数式でした。本には公式ばかりが並び、肝心の「なぜ自分のコードでは名刺が見つからないのか？」という実務的な問題に答えてくれる場所はありませんでした。 私はこの講義を通じて、受講生の皆さんが直面する3つの慢性的な問題を解決したいと考えています。 1. 「数学が宇宙語のように感じられる問題」 → [比喩の力]で解決します。 直線方程式を単に暗記するのではなく、「原点から放たれたレーザー」と「影絵遊び」として理解していただきます。原理を理解すれば、コードは自然とついてきます。私が数多くの試行錯誤の末に見つけ出した「最も簡単な言葉」で数式を翻訳します。 2. 「理論は知っているが応用ができない問題」 → [データオーディション]で解決します。 なぜ名刺の輪郭が10個もできてしまうのか、なぜ頂点の順番が混ざってしまうのか…。実務で必ず直面する「汚いデータ」をどのように選別し整列させるか、私のデバッグノウハウをすべて公開しました。玉石混交の中から本物を見極めるオーディションロジックは、皆さんのプロジェクトを一段上のレベルへと引き上げるはずです。 3. 「成果物が退屈な問題」 → [インタラクティブ合成]で締めくくります。 単に白黒のエッジを見るだけで終わる講義ではありません。自分がマウスでクリックした「殿堂入りの額縁」の中に、皆さんが作った名刺をピタッと当てはめる瞬間、皆さんは単なるコーディングを超えて「空間を操る魔法」を体験することになるでしょう。 「コンピュータビジョンは数学ではなく、世界を見つめる新しい目を持つ過程です。」 私が現場で悟った、あの刺激的な「A-ha!」体験を皆さんに伝えたいと思います。もう複雑な理論書は閉じても大丈夫です。私と一緒に、コードという筆で画像を自由自在に描いてみましょう！
초급
Python, Excel
