이미지 처리 바이블

파이썬, OpenCV, 텐서플로로 배우는 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 모든 것!

류태선 , 콥스랩 연구원 저자(글)

길벗 · 2024년 04월 30일

책 소개

파이썬, OpenCV, 텐서플로로 배우는 이미지 처리와 컴퓨터 비전!
핵심 이론부터 최신 논문 리뷰, 실제 적용법 및 실용적인 코드까지!

스마트폰의 카메라 앱부터 자율 주행 차량, 그리고 최근 발표한 OpenAI의 동영상 생성 서비스인 Sora까지, 이미지 처리와 컴퓨터 비전 기술은 이미 우리 생활에 깊숙이 자리잡고 있다. 이 책은 이미지 처리의 기본적인 개념부터 시작하여 고급 컴퓨터 비전 기술, 인공지능을 이용한 이미지 분석까지 광범위한 주제를 다룬다. 각 장은 이론 설명과 함께 실제 사례 연구 및 파이썬, OpenCV, 텐서플로를 활용한 실용적인 코드로 학습할 수 있도록 구성했다. 또한, 마지막에는 건설 현장과 의료 분야에서 어떻게 이미지 처리를 활용하고 있는지, 실전 프로젝트로 살펴볼 수 있다. 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 기초부터 최신 기술까지 폭넓은 지식을 학습하고자 하는 분들께 추천한다.

작가정보

저자(글) 류태선

고려대학교에서 멀티모달 연구를 마치고, 국내 최대 딥러닝 논문 리뷰 채널인 '딥러닝논문읽기모임'을 운영하며 전문 지식을 널리 공유해왔으며, 다양한 기업과 국가기관에서 400회가 넘는 강의를 성공적으로 진행하였다. 크고 작은 다양한 기업에서의 딥러닝 모델을 개발하였고, 특히 프리윌린의 창업 멤버로서 기술과 혁신의 경계를 넓히는 데 중요한 역할을 했다. 현재는 인공지능 교육 및 솔루션 개발 전문 기업 '콥스랩'을 이끌며, 인공지능 기술 개발과 교육 분야에서 혁신적인 선두주자로서의 역할을 하고 있다.

저자(글) 콥스랩 연구원

조해창: 콥스랩 연구원으로, 고려대학교 물리학과를 졸업했다. 인공지능을 주로 공부하였고, 여러 기업과 대학에서 강의한다.
김태균: 콥스랩 연구원으로, 다수의 기업을 대상으로 SW/AI 출강을 한다.
오근철: 콥스랩 연구원으로, 다수의 기업을 대상으로 SW/AI 출강을 한다.

목차

• 1장. 기본 개념과 도구
  1.1 이미지 처리와 컴퓨터 비전
  __1.1.1 이미지 처리란?
  __1.1.2 컴퓨터 비전이란?
  __1.1.3 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 연관성
  1.2 필요한 도구들
  __1.2.1 파이썬 핵심 문법
  __1.2.2 OpenCV
  __1.2.3 텐서플로
  
  2장. 이미지 처리 기초
  2.1 이미지란?
  __2.1.1 디지털 이미지의 구조
  __2.1.2 색 공간 이해하기
  __2.1.3 이미지에서의 텐서 이해하기
  2.2 이미지 처리 기법
  __2.2.1 이미지 필터링
  __2.2.2 이미지 변환
  __2.2.3 주파수 도메인 기법
  __2.2.4 이미지 경계 검출
  
  3장. 인공지능과 이미지 처리
  3.1 딥러닝이란?
  __3.1.1 인공 신경망 기초
  __3.1.2 합성곱 신경망(CNN)
  __3.1.3 생성적 적대 신경망(GAN)
  3.2 딥러닝을 활용한 이미지 처리
  __3.2.1 이미지 분류
  __3.2.2 객체 인식
  __3.2.3 스타일 전이
  
  4장. 이미지 분류
  4.1 구글넷과 레즈넷
  __4.1.1 초기 신경망 모델
  __4.1.2 구글넷
  __4.1.3 레즈넷
  4.2 최적화된 모델 살펴보기
  __4.2.1 레즈넷 이후의 모델들
  __4.2.2 이피션트넷
  4.3 비전 트랜스포머
  __4.3.1 트랜스포머
  __4.3.2 비전 트랜스포머
  
  5장. 객체 탐지
  5.1 two-stage detector
  __5.1.1 R-CNN
  __5.1.2 Fast R-CNN과 Faster R-CNN
  5.2 one-stage detector
  __5.2.1 YOLO
  __5.2.2 YOLO9000과 YOLO v3
  __5.2.3 EfficientDET
  5.3 이미지 분할
  __5.3.1 FCN
  __5.3.2 U-Net
  __5.3.3 SAM
  
  6장. 이미지 생성
  6.1 이미지-이미지 변환
  __6.1.1 StarGAN 이전의 생성 모델
  __6.1.2 StarGAN과 다중 이미지-이미지 변환
  6.2 초고해상도와 스타일 제어
  __6.2.1 PGGAN
  __6.2.2 StyleGAN
  6.3 스테이블 디퓨전
  __6.3.1 디퓨전 모델
  __6.3.2 스테이블 디퓨전
  
  7장. 실제 사례 및 프로젝트
  7.1 건설 현장에서 활용하는 사례와 프로젝트
  __7.1.1 건설 현장에서 이미지 처리 활용
  __7.1.2 건설 현장에서의 이미지 분할 활용
  7.2 의료 분야에서 활용하는 사례와 프로젝트
  __7.2.1 합성곱 신경망을 활용한 엑스레이 영상 분류 모델
  __7.2.2 분류 작업에서의 다양한 평가지표
  __7.2.3 의료 인공지능과 설명 가능성
  
  부록 A. 코랩 사용하기
  A.1 구글 코랩 사용법
  __A.1.1 코랩 시작하기
  __A.1.2 코랩의 기본 사용법
  __A.1.3 코랩과 깃허브 연동 방법

추천사

• 주재걸 (카이스트 김재철 AI 대학원 석좌 교수)

  최근 생성형 AI 기술이 발전을 거듭하면서, AI 기술의 핵심 도메인인 컴퓨터 비전 분야가 그 어느 때보다도 각광을 받고 있습니다. 이러한 상황에 맞추어 출간된 『이미지 처리 바이블』은 영상 데이터를 처리하는 데 필요한 기초 지식 및 파이썬 프로그래밍 기술부터, 최근 유행하고 있는 Stable Diffusion을 비롯한 영상 합성 모델, SAM까지 다양한 정보를 다뤄서, 이 분야를 공부하고자 하는 많은 분들에게 큰 도움이 될 것이라 생각합니다.

• 김진중 (골빈해커/플레이모어 CTO)

  이 책은 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 기초 이론부터 딥러닝 기반의 최신 기술까지 체계적으로 다루고 있습니다. 이미지의 구조와 색 공간, 필터링과 변환 등 전통적인 이미지 처리 기법에 대한 설명과 더불어, 합성곱 신경망, 생성적 적대 신경망 등 딥러닝 모델의 원리와 활용 방안을 상세히 소개합니다. 여러분이 이 분야에 첫 발을 딛는 초심자라면, 이 책을 통해 이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야의 기초부터 최신 기술까지 폭넓은 지식을 습득할 수 있어, 앞으로의 여정에 큰 도움이 될 수 있을 것입니다.

출판사 서평

이미지 처리와 컴퓨터 비전 핵심 이론부터
최신 논문 리뷰, 실제 적용법 및 실용적인 코드까지!

스마트폰의 카메라 앱부터 자율 주행 차량, 그리고 최근 발표한 OpenAI의 동영상 생성 서비스인 Sora까지, 이미지 처리와 컴퓨터 비전 기술은 이미 우리 생활에 깊숙이 자리잡고 있다. 이러한 이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야는 인터넷에 방대한 자료가 있지만, 막상 학습하려고 하면 체계적으로 정리된 자료나 이론을 실제 적용하는 법을 찾기가 꽤 까다롭다. 이 책의 저자 역시 같은 어려움을 겪었고, 동일한 어려움을 겪고 있는 분들에게 도움이 되고자 이 책을 집필했다.
이 책은 이미지 처리의 기본적인 개념부터 시작하여 고급 컴퓨터 비전 기술, 인공지능을 이용한 이미지 분석까지 광범위한 주제를 다룬다. 각 장은 이론 설명과 함께 실제 사례 연구 및 파이썬, OpenCV, 텐서플로를 활용한 실용적인 코드로 학습할 수 있도록 구성했다. 또한, 마지막에는 건설 현장과 의료 분야에서 어떻게 이미지 처리를 활용하고 있는지, 실전 프로젝트로 살펴볼 수 있다.


[이 책의 구성]

1. 기본 개념과 도구
이 장에서는 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 기본 개념을 소개하며, 이 분야에서 사용되는 주요 도구와 기술에 대한 기초를 다집니다. 파이썬, OpenCV, 텐서플로 등의 필수 도구 사용법을 포함하여 이미지 처리와 컴퓨터 비전을 이해하고 적용하는 데 필요한 핵심 문법과 라이브러리를 소개합니다.

2. 이미지 처리 기초
이미지의 기본적인 속성과 구조를 탐구하고, 색 공간과 텐서의 개념을 통해 이미지를 어떻게 표현하고 처리하는지에 대해 설명합니다. 또한 이미지 필터링, 변환, 주파수 도메인 기법, 경계 검출 등의 기본적인 이미지 처리 기법을 다룹니다.

3. 인공지능과 이미지 처리
딥러닝과 이미지 처리의 결합을 탐색하며, 인공 신경망, 합성곱 신경망(CNN), 생성적 적대 신경망(GAN) 등의 핵심 개념을 소개합니다. 이 장은 딥러닝을 이용한 이미지 분류, 객체 인식 등의 응용 분야로 진입하는 데 필요한 지식을 제공합니다.

4. 이미지 분류
이미지 분류의 핵심 기술과 모델, 구글넷과 레즈넷을 포함한 초기 신경망 모델부터 최적화된 모델과 비전 트랜스포머까지 다양한 접근 방식을 다룹니다. 이 장은 이미지 분류 기술의 발전 과정과 현재까지의 최신 동향을 탐구합니다.

5. 객체 탐지
객체 탐지 기술의 두 가지 주요 접근법인 two-stage detector와 one-stage detector를 설명하고, R-CNN, YOLO, EfficientDET 등의 모델을 소개합니다. 또한 이미지 분할을 실습을 통해 다루며, FCN, U-Net, SAM 등의 기법을 포함합니다.

6. 이미지 생성
이미지-이미지 변환에서 초고해상도, 스타일 제어, 스테이블 디퓨전에 이르기까지, 이미지 생성에 관련된 다양한 기술과 모델을 소개합니다. 또한 StarGAN, PGGAN, StyleGAN 등 다양한 생성 모델과 기법을 탐구하며, 이미지 생성의 최신 트렌드를 다룹니다.

7. 실제 사례 및 프로젝트
이미지 처리 기술이 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되는지 구체적인 사례와 프로젝트를 통해 소개합니다. 건설 현장과 의료 분야에서의 이미지 처리 활용 사례를 포함하여 학습한 내용을 실제 문제 해결에 적용하는 방법을 탐구합니다.

기본정보

ISBN	9791140709397
발행(출시)일자	2024년 04월 30일
쪽수	556쪽
크기	182 * 235 * 29 mm / 1085 g
총권수	1권

Klover 리뷰 (18)

[kw*****]

기존에 이미지처리에관련되 교제가 있지만 너무 오래되거나 새로운기술이 도입이 되어 있지 않아서 학습에 어려움이 있었지만 해당 교재의 경우 쉽게 개념을 설명해 주고 다양한 실습을 함께 진행 할 수 있어서 좋았습니다
하지만 배송에 조금 신경써주시면 감사하겠습니다 ㅠ,ㅠ 교재 하단이 찢어져 있지만 ㅠ,ㅠ 교환은 안하는걸로

[05*****]

아주 좋은 책입니다. 공부에 도움이 됩니다.

[bi******]

좋은책입니다 계속보고있어요

[bi*****]

프로그램과 툴의 콜라보레이션! 이책은 프로그램으로 아쉬운 부분이나 툴로 모자란 부분에 대한 보완이 필요한 기본적인 방향을 알려줘서 저는 만족합니다.

[al********************]

초보자들도 보기좋게 잘 설명 되어있어 입문자들에게도 좋은것 같습니다

[pd*****]

이미지 처리와 관련한 부분에 많은 도움이 되네요.

[kd*****]

내용과 구성 모두 훌륭합니다

[yt*******]

초보자나 전문가 모두읽을수있는책인것 같습니다.요즘 AI기술이 발전을 거듭하면서 어떤책을 읽어야할지 많이 고민했는데 이러한 상황에 맞춰 출간된 책인것 같습니다.현장에서 가르치시는 분이 쓴책이라 아주 쉽게 기초지식부터 최근 유행하는 다양한 정보들까지 아주 정성스럽고 꼼꼼하게 써주셔서 잘 읽었습니다.완전최고에요!!!!

[kw*****]

신간도서 오늘 배송받자마자 읽어본 후기 진짜 기다리던 책입니다 감사합니다

[yt*****]

딥논읽으로 많은 도움 받고 있었는데 글 보자마자 바로 구매했습니다 열심히 공부해 보겠습니다.