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

류태선,콥스랩연구원

저자:류태선
고려대학교에서멀티모달연구를마치고,국내최대딥러닝논문리뷰채널인'딥러닝논문읽기모임'을운영하며전문지식을널리공유해왔으며,다양한기업과국가기관에서400회가넘는강의를성공적으로진행하였다.크고작은다양한기업에서의딥러닝모델을개발하였고,특히프리윌린의창업멤버로서기술과혁신의경계를넓히는데중요한역할을했다.현재는인공지능교육및솔루션개발전문기업‘콥스랩’을이끌며,인공지능기술개발과교육분야에서혁신적인선두주자로서의역할을하고있다.

저자:콥스랩연구원
조해창:콥스랩연구원으로,고려대학교물리학과를졸업했다.인공지능을주로공부하였고,여러기업과대학에서강의한다.
김태균:콥스랩연구원으로,다수의기업을대상으로SW/AI출강을한다.
오근철:콥스랩연구원으로,다수의기업을대상으로SW/AI출강을한다.

1장.기본개념과도구
1.1이미지처리와컴퓨터비전
__1.1.1이미지처리란?
__1.1.2컴퓨터비전이란?
__1.1.3이미지처리와컴퓨터비전의연관성
1.2필요한도구들
__1.2.1파이썬핵심문법
__1.2.2OpenCV
__1.2.3텐서플로

2장.이미지처리기초
2.1이미지란?
__2.1.1디지털이미지의구조
__2.1.2색공간이해하기
__2.1.3이미지에서의텐서이해하기
2.2이미지처리기법
__2.2.1이미지필터링
__2.2.2이미지변환
__2.2.3주파수도메인기법
__2.2.4이미지경계검출

3장.인공지능과이미지처리
3.1딥러닝이란?
__3.1.1인공신경망기초
__3.1.2합성곱신경망(CNN)
__3.1.3생성적적대신경망(GAN)
3.2딥러닝을활용한이미지처리
__3.2.1이미지분류
__3.2.2객체인식
__3.2.3스타일전이

4장.이미지분류
4.1구글넷과레즈넷
__4.1.1초기신경망모델
__4.1.2구글넷
__4.1.3레즈넷
4.2최적화된모델살펴보기
__4.2.1레즈넷이후의모델들
__4.2.2이피션트넷
4.3비전트랜스포머
__4.3.1트랜스포머
__4.3.2비전트랜스포머

5장.객체탐지
5.1two-stagedetector
__5.1.1R-CNN
__5.1.2FastR-CNN과FasterR-CNN
5.2one-stagedetector
__5.2.1YOLO
__5.2.2YOLO9000과YOLOv3
__5.2.3EfficientDET
5.3이미지분할
__5.3.1FCN
__5.3.2U-Net
__5.3.3SAM

6장.이미지생성
6.1이미지-이미지변환
__6.1.1StarGAN이전의생성모델
__6.1.2StarGAN과다중이미지-이미지변환
6.2초고해상도와스타일제어
__6.2.1PGGAN
__6.2.2StyleGAN
6.3스테이블디퓨전
__6.3.1디퓨전모델
__6.3.2스테이블디퓨전

7장.실제사례및프로젝트
7.1건설현장에서활용하는사례와프로젝트
__7.1.1건설현장에서이미지처리활용
__7.1.2건설현장에서의이미지분할활용
7.2의료분야에서활용하는사례와프로젝트
__7.2.1합성곱신경망을활용한엑스레이영상분류모델
__7.2.2분류작업에서의다양한평가지표
__7.2.3의료인공지능과설명가능성

부록A.코랩사용하기
A.1구글코랩사용법
__A.1.1코랩시작하기
__A.1.2코랩의기본사용법
__A.1.3코랩과깃허브연동방법

이미지처리와컴퓨터비전핵심이론부터
최신논문리뷰,실제적용법및실용적인코드까지!

스마트폰의카메라앱부터자율주행차량,그리고최근발표한OpenAI의동영상생성서비스인Sora까지,이미지처리와컴퓨터비전기술은이미우리생활에깊숙이자리잡고있다.이러한이미지처리와컴퓨터비전분야는인터넷에방대한자료가있지만,막상학습하려고하면체계적으로정리된자료나이론을실제적용하는법을찾기가꽤까다롭다.이책의저자역시같은어려움을겪었고,동일한어려움을겪고있는분들에게도움이되고자이책을집필했다.
이책은이미지처리의기본적인개념부터시작하여고급컴퓨터비전기술,인공지능을이용한이미지분석까지광범위한주제를다룬다.각장은이론설명과함께실제사례연구및파이썬,OpenCV,텐서플로를활용한실용적인코드로학습할수있도록구성했다.또한,마지막에는건설현장과의료분야에서어떻게이미지처리를활용하고있는지,실전프로젝트로살펴볼수있다.

[이책의구성]

1.기본개념과도구
이장에서는이미지처리와컴퓨터비전의기본개념을소개하며,이분야에서사용되는주요도구와기술에대한기초를다집니다.파이썬,OpenCV,텐서플로등의필수도구사용법을포함하여이미지처리와컴퓨터비전을이해하고적용하는데필요한핵심문법과라이브러리를소개합니다.

2.이미지처리기초
이미지의기본적인속성과구조를탐구하고,색공간과텐서의개념을통해이미지를어떻게표현하고처리하는지에대해설명합니다.또한이미지필터링,변환,주파수도메인기법,경계검출등의기본적인이미지처리기법을다룹니다.

3.인공지능과이미지처리
딥러닝과이미지처리의결합을탐색하며,인공신경망,합성곱신경망(CNN),생성적적대신경망(GAN)등의핵심개념을소개합니다.이장은딥러닝을이용한이미지분류,객체인식등의응용분야로진입하는데필요한지식을제공합니다.

4.이미지분류
이미지분류의핵심기술과모델,구글넷과레즈넷을포함한초기신경망모델부터최적화된모델과비전트랜스포머까지다양한접근방식을다룹니다.이장은이미지분류기술의발전과정과현재까지의최신동향을탐구합니다.

5.객체탐지
객체탐지기술의두가지주요접근법인two-stagedetector와one-stagedetector를설명하고,R-CNN,YOLO,EfficientDET등의모델을소개합니다.또한이미지분할을실습을통해다루며,FCN,U-Net,SAM등의기법을포함합니다.

6.이미지생성
이미지-이미지변환에서초고해상도,스타일제어,스테이블디퓨전에이르기까지,이미지생성에관련된다양한기술과모델을소개합니다.또한StarGAN,PGGAN,StyleGAN등다양한생성모델과기법을탐구하며,이미지생성의최신트렌드를다룹니다.

7.실제사례및프로젝트
이미지처리기술이실제산업현장에서어떻게활용되는지구체적인사례와프로젝트를통해소개합니다.건설현장과의료분야에서의이미지처리활용사례를포함하여학습한내용을실제문제해결에적용하는방법을탐구합니다.