【한글자막】 OpenCV 및 딥러닝 을 이용한 Computer Vision 파이썬 (Udemy.com)

안녕하세요?

Computer Vision용 Python에 대한 최고의 온라인 강의에 오신 것을 환영합니다!

이 강의는 Computer Vision용 Python 프로그래밍 언어를 사용하는 방법을 배우기 위한 최고의 자료가 될 것입니다.

Python과 OpenCV(Open Computer Vision) 라이브러리를 사용하여 이미지와 비디오 데이터를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.

세계에서 가장 인기 있는 플랫폼은 이전에 볼 수 없었던 양의 이미지 및 비디오 데이터를 생성하고 있습니다. 유저들은 60초마다 300시간 이상의 비디오를 Youtube에 업로드하고 Netflix 구독자는 80,000시간 이상의 비디오를 스트리밍하며 Instagram 사용자는 2백만 개 이상의 사진에 “좋아요” 를 누릅니다! 이제 개발자는 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지 및 비디오 데이터로 작업하는 데 필요한 기술을 습득해야 합니다.

컴퓨터 비전을 통해 자율 주행 자동차, 소셜 네트워크 앱, 의료 진단 등을 포함한 다양한 산업 분야의 응용 프로그램과 함께 이미지 및 비디오 데이터를 분석하고 활용할 수 있게 될 것입니다.

가장 빠르게 인기를 얻고 있는 언어인 Python은 이 모든 이미지 및 비디오 데이터에서 학습하기 위해 기존 컴퓨터 비전 라이브러리의 기능을 활용하는 데 매우 적합합니다.

이 강의에서 우리는 컴퓨터 비전 전문가가 되기 위해 알아야 할 모든 것을 가르칠 것입니다! 200억 달러 규모의 이 산업은 앞으로 몇 년 동안 가장 중요한 고용 시장 중 하나가 될 것입니다.

이 강의는 NumPy 라이브러리를 사용한 수치 처리와 NumPy로 이미지를 열고 조작하는 방법을 배우는 것으로 시작됩니다. 다음으로 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지 기본 사항을 열고 작업하는 방법으로 넘어갑니다. 그 후, 이미지를 처리하고 색상 매핑, 블랜딩, 임계 처리, 그라디언트 등을 포함한 다양한 효과를 적용하는 방법을 이해하게 될 것입니다.

다음 스텝으로, 웹캠에서 스트리밍 비디오 작업을 포함하여 OpenCV로 비디오 기본 사항을 이해하는 방법으로 넘어갈 것입니다. 그 후에 우리는 광학 흐름 및 객체 탐지와 같은 직접적인 비디오 주제에 대해 배울 것입니다. 얼굴 감지 및 객체 탐지도 포함합니다.

마지막 스텝으로, 이미지 인식 및 사용자 지정 이미지 분류를 포함하여 최신 딥 러닝 주제에 전념하는 강의의 전체 섹션으로 이동합니다. YOLO(You Only Look Once) 딥 러닝 네트워크를 비롯한 최신 딥 러닝 네트워크도 다룰 것입니다.

이 강의는 다음과 같은 주제들을 포함하되 더 많은 것들을 다룹니다.

• NumPy

• NumPy가 있는 이미지

• NumPy를 사용한 이미지 및 비디오 기본 사항

• 색상 매핑

• 이미지 블랜딩 및 붙여넣기

• 이미지 임계 처리

• 블러 및 스무딩

• 모폴로지 연산

• 그라디언트

• 히스토그램

• OpenCV로 비디오 스트리밍

• 객체 탐지

• 템플릿 매칭

• 코너점, 테두리, 그리드 검출

• Contour 검출

• 기능 매칭

• Watershed 알고리즘

• 얼굴 감지

• 개체 추적

• 광학 흐름

• 케라스를 사용한 딥 러닝

• 케라스와 컨볼루션 네트워크

• 맞춤형 딥 러닝 네트워크

• 최첨단 YOLO 네트워크

• 그리고 훨씬 더 많은 것들이 있습니다!

강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

강의에 대해 질문이 있을때는 언제든지 Udemy로 메시지를 보내주세요!

저의 강의 소개서를 읽어 주셔서 감사합니다. 강의에서 뵙기를 바랍니다!

-Jose