°³¶ËÀ̳׿¡¼ ÆÇ¸ÅµÈ "ÄÄÇ»ÅͺñÀü°ú ¸Ó½Å·¯´×" Á¤°¡ 26,000¿ø Æò±ÕÇÒÀΰ¡
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I. ÆÄÀ̽ã°ú OpenCV ±âÃÊ
¡¡1. ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¡¡¡¡1.1 ÆÄÀ̽㠰³¿ä ¡¡¡¡1.2 ÆÄÀ̽㠼³Ä¡ ¡¡¡¡1.3 PyCharm ¼³Ä¡
¡¡2. ÆÄÀ̽㠺¯¼ö, ¹®ÀÚ¿ ¡¡¡¡2.1 º¯¼ö ¡¡¡¡2.2 ¹®ÀÚ¿, ¸®½ºÆ®
¡¡3. Á¶°Ç¹®, ¹Ýº¹¹® ¡¡¡¡3.1 if(Á¶°Ç¹®) ¡¡¡¡3.2 while(¹Ýº¹¹®) ¡¡¡¡3.3 for(¹Ýº¹¹®)
¡¡4. ÇÔ¼ö ¡¡¡¡4.1 ÇÔ¼ö ±âÃÊ ¡¡¡¡4.2 Áö¿ªº¯¼ö¿Í Àü¿ªº¯¼ö ¡¡¡¡4.3 ÇÔ¼ö ÀÀ¿ë ¡¡¡¡4.4 ¸®½ºÆ® Æ÷ÀÎÅÍ, µñ¼Å³Ê¸® Æ÷ÀÎÅÍ
¡¡5. ¸®½ºÆ®, Æ©ÇÃ, µñ¼Å³Ê¸® ¡¡¡¡5.1 ¸®½ºÆ® ¡¡¡¡5.2 Æ©Çà ¡¡¡¡5.3 µñ¼Å³Ê¸®
¡¡6. Ŭ·¡½º ¡¡¡¡6.1 °´Ã¼(Object) ¡¡¡¡6.2 Ŭ·¡½º(Class) ¡¡¡¡6.3 Ŭ·¡½ºÀÇ »ó¼Ó(Class inheritance) ¡¡¡¡6.4 ÇÁ¶óÆÛƼ(Property) È°¿ë
¡¡7. ÆÄÀÏ ÀÔÃâ·Â ¡¡¡¡7.1 ÆÄÀÏ ¡¡¡¡7.2 ÆÄÀÏ ÀÔÃâ·Â ¡¡¡¡7.3 ÇÇŬ¸µ(Picking)°ú ¾ðÇÇŬ¸µ(Unpickling)
¡¡8. ¼ÒÄÏ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¡¡¡¡8.1 ¼ÒÄÏ(Socket)
¡¡9. OpenCV ±âÃÊ ¡¡¡¡9.1 OpenCV °³¿ä ¡¡¡¡9.2 OpenCV ¼³Ä¡ ¡¡¡¡9.3 OpenCV ÀÀ¿ë ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¸¸µé±â ¡¡¡¡9.4 OpenCV ±âº» ÀÚ·áÇü
¡¡10. OpenCV ÀÀ¿ë ¡¡¡¡10.1 µ¿¿µ»ó ÆÄÀÏ È°¿ëÇϱ⠡¡¡¡10.2 ¸¶¿ì½º À̺¥Æ® È°¿ëÇϱ⠡¡¡¡10.3 Ä«¸Þ¶ó ¿µ»ó¿¡ ½Ã°£ Ãâ·Â ¡¡¡¡10.4 TrackBar ¿¹Á¦ ¡¡¡¡10.5 ¾Æ³¯·Î±× ½Ã°è ¿¹Á¦ ¡¡¡¡10.6 ÀÚÀ¯ ³«ÇÏ ¿îµ¿ ¡¡¡¡10.7 Æ÷¹°¼± ¿îµ¿ ¡¡¡¡10.8 ÇǺ¸³ªÄ¡ ¼ö¿ ±×·¡ÇÈ
II. ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü
¡¡1. ¿µ»ó Á¾·ù ¡¡¡¡1.1 ÀÌÁø ¹× ±×·¹ÀÌ ¿µ»ó ¡¡¡¡1.2 Ä÷¯ ¿µ»ó
¡¡2. ¿µ»ó ó¸® ±âº» ¿¬»ê ¡¡¡¡2.1 »ê¼ú ¹× ³í¸® ¿¬»ê ¡¡¡¡2.2 ¿µ»ó ¹à±â Á¶Àý ¡¡¡¡2.3 ¿µ»ó ¸í¾Ïºñ Á¶Àý
¡¡3. È÷½ºÅä±×·¥ ºÐ¼® ¡¡¡¡3.1 È÷½ºÅä±×·¥ °è»ê ¡¡¡¡3.2 È÷½ºÅä±×·¥ ÆòÈ°È ¡¡¡¡3.3 È÷½ºÅä±×·¥ ¿ªÅõ¿µ
¡¡4. ÇÊÅ͸µ ¡¡¡¡4.1 ºí·¯¸µ ¡¡¡¡4.2 »þÇÁ´× ¡¡¡¡4.3 ¹Ìµð¾ð ÇÊÅ͸µ
¡¡5. ±âÇÏÇÐ º¯È¯ ¡¡¡¡5.1 À̵¿ ¹× Å©±â º¯È¯ ¡¡¡¡5.2 ȸÀü º¯È¯ ¡¡¡¡5.3 Åõ½Ã º¯È¯ ¡¡¡¡5.4 ¸ðÆú·ÎÁö ¿¬»ê
¡¡6. ¿¡Áö °ËÃâ ¡¡¡¡6.1 ¹ÌºÐ ¿¬»ê ±â¹ÝÀÇ ¿¡Áö °ËÃâ ¡¡¡¡6.2 ÄÉ´Ï ¿¡Áö ¡¡¡¡6.3 ÇãÇÁ º¯È¯ Á÷¼± ¹× ¿ø °ËÃâ
III. ¸Ó½Å·¯´×
¡¡1. °´Ã¼ °ËÃâ ¡¡¡¡1.1 ÅÛÇø´ ¸ÅĪ ¡¡¡¡1.2 ÄÚ³ÊÁ¡ °ËÃâ ¡¡¡¡1.3 Ç϶óÀÌÅ© Ư¡ ¡¡¡¡1.4 HOG Ư¡ ¡¡¡¡1.5 LBP Ư¡
¡¡2. Ư¡ ÃßÃâ ¹× ±â¼úÀÚ ¡¡¡¡2.1 Ư¡ ¹× ±â¼úÀÚ ¡¡¡¡2.2 OpenCVÀÇ Æ¯Â¡ ¹× ±â¼úÀÚ ¡¡¡¡2.3 Ư¡Á¡ ¸ÅĪ
¡¡3. ¿µ»ó ºÐÇÒ ¹× ÇÕ¼º ¡¡¡¡3.1 Àü°æ-¹è°æ ºÐÇÒ ¡¡¡¡3.2 ¿µ¿ª ±ºÁýÈ(k-means clustering) ¡¡¡¡3.3 ¿µ»ó ÇÕ¼º°ú ½ºÆ¼Äª
¡¡4. ºñµð¿À ºÐ¼® ¡¡¡¡4.1 ±¤·ù ¡¡¡¡4.2 °´Ã¼ ÃßÀû
IV. µö·¯´×
¡¡1. ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´× ¡¡¡¡1.1 ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´× ¡¡¡¡1.2 µö·¯´× ÀÛµ¿ ¿ø¸®
¡¡2. µö·¯´× ÇнÀ ¡¡¡¡2.1 ³×Æ®¿öÅ© ±¸Á¶¿Í ÁÖ¿ä ¼ººÐ ¡¡¡¡2.2 ³×Æ®¿öÅ© µ¿ÀÛ ¹× ¼³°è ¹æ¾È ¡¡¡¡2.3 ³×Æ®¿öÅ© ÇнÀ
¡¡3. ´ëÇ¥Àû ³×Æ®¿öÅ© ¡¡¡¡3.1 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN) ¡¡¡¡3.2 ¼øȯ ½Å°æ¸Á(RNN) ¡¡¡¡3.3 »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á(GAN)
¡¡4. µö·¯´× È°¿ë ¡¡¡¡4.1 Colab(Colaboratory) ¡¡¡¡4.2 Äɶó½º(Keras) ¡¡¡¡4.3 ÇнÀ ¹× Æò°¡ µ¥ÀÌÅÍ Áö¿ø ¡¡¡¡4.4 ½ÇÁ¦ È°¿ë ¿¹Á¦
2006³â ij³ª´Ù Åä·ÐÅä´ëÇб³ÀÇ Geoffrey Hinton±³¼ö¿Í Á¦ÀÚ Ruslan Salakhutdinov°¡ ¡¶Science¡·Áö¿¡ Deep Belief Networks¿¡ °úÇÑ ³í¹®À» ¹ßÇ¥ÇÑ ÀÌ·¡·Î Çаè¿Í »ê¾÷°èÀÇ ÀΰøÁö´É ±â¼ú °³¹ß °ü·Ã ÅõÀÚ°¡ ´ë±Ô¸ð·Î ÀÌ·ç¾îÁö¸é¼ µö·¯´×(Deep Learning)Àº ¿ì¸® ½Ç»ýÈ°¿¡ ¹ÐÁ¢ÇÏ°Ô ´Ù°¡¿À°í ÀÖ´Ù. ƯÈ÷ ¿µ»ó ºÐ¾ß¿¡ ´ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×ÀÇ È°¿ëÀº °£´ÜÇÑ »çÁø ÃÔ¿µ¿¡¼ºÎÅÍ ¿©·¯ ´ëÀÇ CCTV¿¡¼ ¹üÁËÀÚ¸¦ ã´Â ¼öÁرîÁö ¹ßÀüÀ» ÇÏ°í ÀÖ´Ù. º»¼¿¡¼´Â ´Ù¾çÇÑ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡ Àû¿ëµÇ¸ç ¸¹Àº ÇÁ·Î±×·¡¸Ó¿¡°Ô »ç¶û¹Þ¾Æ ¿ÔÀ¸¸ç ÃÖ±Ù ÀΰøÁö´É °ü·Ã ¶óÀ̺귯¸®µé°ú ÇÔ²² »ç¿ëµÇ¸ç ÀαⰡ ±ÞÁõÇÏ°í ÀÖ´Â ÆÄÀ̽㠾ð¾î¸¦ ¼Ò°³ÇÏ°í ÆÄÀ̽ãÀ» ±â¹ÝÇÏ¿© ¿µ»ó ó¸®, ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×À» À̾߱âÇÏ°íÀÚ ÇÑ´Ù. I ÀåÀº ÆÄÀ̽㠾ð¾î ¼³Ä¡, ÅëÇÕ °³¹ß ȯ°æÀÎ Pycharm ¼³Ä¡¿Í OpenCV ¼³Ä¡ ¹× ¿¬µ¿À¸·Î º» ´Ü¿øÀº ±¸¼ºµÇ¾úÀ¸¸ç »çÀü¿¡ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î¿¡ ´ëÇÑ Áö½ÄÀÌ ¾ø´õ¶óµµ ÆÄÀ̽㠾ð¾î¸¦ ÀÍÈ÷±â¿¡ ¹«¸®°¡ ¾øÀ½À¸·Î ¿¹Á¦¸¦ Çϳª¾¿ µû¶ó ½ÇÇàÇØ º¸¸é ¼Õ½±°Ô ÇÁ·Î±×·¡¹Ö Áö½ÄÀÌ ½×ÀÏ °ÍÀÌ´Ù. ¥±Àå¿¡¼´Â ÀϹÝÀûÀ¸·Î ¸¹ÀÌ ´Ù·ç´Â ÀÌÁø ¹× ±×·¹ÀÌ ¿µ»ó, Ä÷¯ ¿µ»ó¿¡ ´ëÇÏ¿© ¾Ë¾Æº¸°í, ±âº»ÀûÀÎ ¿µ»ó ó¸® ¹æ¹ýµéÀ» ´Ù·é´Ù. ¿µ»ó ó¸® ±â¹ýÀÇ °³³äÀûÀÎ À̷аú ¿ø¸®¸¦ ¼³¸íÇÔÀ¸·Î½á, ¿©±â¼ ´Ù·çÁö ¾Ê´Â ±â¹ýµé¿¡ ´ëÇؼµµ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±âÃʸ¦ ´ÙÁöµµ·Ï ÇÏ¿´´Ù. OpenCV¿¡¼ Á¦°øÇÏ´Â ÇÔ¼ö¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÃÖ¼ÒÇÑÀÇ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ¸·Î ±¸ÇöµÈ °ü·Ã ¿¹Á¦µéÀ» ´Ù·ç¾úÀ¸¸ç, À̸¦ ÅëÇÏ¿© ¿µ»ó 󸮸¦ À§ÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±âÃʸ¦ ´ÙÁú ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù. ¥²Àå¿¡¼´Â ¿µ»ó¿¡¼ ¿øÇÏ´Â ´ë»óÀ» ã±â À§ÇÑ ±âÃÊÀûÀÎ Á¢±Ù¹ý°ú À̸¦ È°¿ëÇÑ ÀÀ¿ë ±â¼úµéÀ» ¼³¸íÇÏ¿©, ¸Ó½Å·¯´×À» ´Ù¾çÇÏ°Ô È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±âÃʸ¦ ½×À» ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇÏ¿´´Ù. OpenCV¿¡¼ Á¦°øÇÏ´Â ÇÔ¼ö¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î À¯¿ëÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ´Ù·ç¾î µ¶ÀÚµéÀÌ Èï¹Ì¸¦ °¡Áú ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇÏ¿´´Ù. ¶ÇÇÑ, ¿¹Á¦ Äڵ忡 ´ëÇÑ ÀÌÇظ¦ µ½±â À§ÇÏ¿©, º»¹®¿¡¼ Äڵ忡 ´ëÇÑ Àü¹ÝÀûÀÎ ¼³¸íÀ» ÇÏ¿´´Ù. ¥³Àå¿¡¼´Â ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×ÀÇ °ü°è¸¦ ¾Ë¾Æº¸°í, µö·¯´×À» ÀÌÇØÇϱâ À§ÇØ ÇÊ¿äÇÑ Àΰø ½Å°æ¸Á¿¡ ´ëÇÑ ±âÃÊÀûÀÎ °³³ä°ú À̸¦ ÇнÀ½ÃÅ°´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÏ¿´´Ù. ¼Õ±Û¾¾ ÀνĿ¡ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇÏ¿©, Àΰø ½Å°æ¸ÁÀ» ÇнÀ½ÃÅ°°í Ãß·ÐÇϱâ À§ÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ» ´Ù·ç¾úÀ¸¸ç, ÀÌ ¿¹Á¦¸¦ È°¿ëÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ ÀÀ¿ë¿¡ Àû¿ëÇØ º¼ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
Ã¥ ÇÑ ±ÇÀ» ¾²´Â °ÍÀÌ ¸Ó¸´¼ÓÀÇ ±¸»ó°ú ÀڷḸ ÀÖÀ¸¸é ±Ý¹æ ÀÌ·ç¾îÁú ÁÙ ¾Ë¾Ò´Âµ¥ ¾ó¸¶³ª ÈûÀÌ µå´Â°¡¸¦ »õ»ï ´À³¤´Ù. ¿©ÀüÈ÷ ºÎÁ·ÇÑ Ã¥ÀÌÁö¸¸ ÀÌÁ¨ ÃâÆÇÇÏ¸ç ¹ÌºñÁ¡Àº ÈÄÆÇ¿¡ ¹Ý¿µÇϱâ·Î ÇÑ´Ù. ¸¶Áö¸·À¸·Î ÇÊÀÚ¸¦ ³¡±îÁö ¹Ï°í, ÁýÇÊÀÌ ¿Ï¼ºµÇ±â±îÁö ±â´Ù·ÁÁØ ±¤¹®°¢ÀÇ ¹ÚÁ¤Å ȸÀå´ÔÀ» ºñ·ÔÇÑ ¸¹Àº °ü°èÀÚ ¿©·¯ºÐ²² ±íÀº °¨»çÀÇ ¶æÀ» ÀüÇÑ´Ù.
±×¸®°í ÀúÀÚµéÀº ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×ÀÌ ÀΰøÁö´É ±â¼úÀÇ È®»êÀ» ÅëÇØ »õ·Î¿î »ê¾÷Çõ¸íÀ» ÀÏÀ¸Å³ °ÍÀ̶ó ¹ÏÀ¸¸ç ¿©·¯ºÐÀÌ ÀÌ Ã¥À» ½ÃÀÛÀ¸·Î µö·¯´× ±â¼úÀ» ÀÍÈ÷°í Á¤º¸ Çõ¸íÀÇ Á߽ɿ¡ ¼½Ã±æ Áø½ÉÀ¸·Î Èñ¸ÁÇÑ´Ù.
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