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세개의 프로젝트로 완성하는
OpenCV와 함께하는 컴퓨터 비전 프로그래밍 CAMP
일   정 19.4.6.(토) ~ 5.25.(토) 총 8주
토요일 14:00 ~ 18:00
준비물 개인 노트북 사용 추천
(본인 PC에 맞는 개발환경 설정 및 원활한 개별 실습을 위하여)
장   소 패스트캠퍼스 강남강의장
문   의 김상근 매니저 02-518-4834
대   상 ※ C++ 및 수학에 대한 기본 지식만 있다면 수강하실 수 있습니다!
- C++에 대한 기본 이해 : C/C++ 기초 문법, 클래스, STL vector
- 수학적 기본 지식 : 고등학교 2학년 수준 (행렬, 미분)

※ 원활한 수업을 위해 결제 순서대로 인원을 제한하고 있으며, 다른 강의에 비해 조기 마감될 가능성이 높습니다.

★ 270여명의 수강생이 이 강의를 들었습니다 ★

9.56/10

★★★★☆

수강생들이 관심가질만한 내용에 대해 자료 보완해주시고, 코드와 환경 설정 등 자료 공유해 주셔서 수업 외에도 따라갈 수 있어서 좋았습니다.

박사님께서 수년간 고생해서 배워오신 내용들을 쉽게 알려주셔서 매우 감사합니다.

페이스북 그룹에 질문을 남기면 굉장히 빨리 달아주시고, 수업이 마친 뒤에도 복습과 추가 공부가 가능한 자료들을 자주 남겨주셔서 좋다

수업 중 관련 지식을 풍부히 알려주셨고, 무엇보다 이 분야의 전문가를 선생님으로 모시게 되어 의미있는 시간이었습니다.

강사님이 강의 준비를 굉장히 꼼꼼히 하신다. 예시 빌드도 수차례 돌려보고 검증한 후에 오셨다는게 눈에 보인다.

수강생들의 리얼 후기

누가 이 강의를 듣고, 만족하셨을까요?

1. 개발 및 영상처리 관련 업무 수강생이 대다수였습니다.

소프트웨어 개발자, 앱개발자, 프로젝트 매니저뿐만 아니라 영상분석이 필요한 다양한 직종(병원, 카메라 개발, CCTV, 금융회사 등)의 종사자, 대학생 그리고 개인 계발을 목적으로 하는 사람들이 수강하셨습니다.

2. 업무에 컴퓨터 비전을 활용하고 있거나 활용 예정이었습니다.

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√ 빅데이터를 다루고 있으며 곧 사내 비전 프로젝트를 진행을 앞두고 있어 신청하게 되었습니다.
√ 차선 인식을 통한 모바일 로봇 제어를 하고 싶습니다.
√ 향후 영상 인식 기술을 활용하여 창업을 하기 위해 영상처리 기법과 원리에 대해 공부하려고 합니다.
√ 주차관제 시스템 개발을 하고 있는데, OpenCV를 회사에서 활용하고 있어서 좀 더 배워보고 싶습니다.
√ 신용카드 번호 인식 기술을 만들어 보고 싶습니다.
막연히 대학에서 배우는 딱딱한 학문이라고 생각했던, 컴퓨터비전!
이제, 다양한 직종에서 실제로 활용되고 있습니다.

3. 수강생분들은 이 강의를 통해 무엇을 얻어가셨을까요?

현업에서 강의 때 배운 내용을 바로 활용하는 것을 물론! 매주 강사님이 준비해오시는 다양한 영상 인식 사례를 함께 코딩해 보며 최신 기술 동향을 가장 빠르게 적용해봅니다. CUDA, OpenCL, C++11, 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 등 최신 OpenCV 라이브러리 기술을 활용하여 컴퓨터 비전 프로그램을 개발하는 능력을 길러드립니다.

컴퓨터 비전 실무 능력을 탄탄히 길러볼 수 있는 이 강의의 장점!

1. 컴퓨터 비전 알고리즘을 밑바닥부터 구현

OpenCV를 활용한 영상 및 화소(pixel) 접근 방법부터 히스토그램 분석, 공간적 필터링(블러, 샤픈, 잡음 제거 등), 영상의 기하학적 변환(Zoom, Rotate 등)과 같은 이미지 프로세싱 기초 알고리즘을 C/C++ 언어를 사용하여 모두 밑바닥부터 직접 구현해봅니다. 이를 통해 컴퓨터에서 영상을 다루는 기본적인 개념을 익히고 향후 컴퓨터 비전 고급 알고리즘을 이해할 수 있는 기틀을 마련합니다.

2. OpenCV를 활용한 프로그램 개발 능력 향상

많은 분들이 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 이해가 부족하여 OpenCV 라이브러리를 제대로 활용하지 못하고 있습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘 이론과 이를 구현한 OpenCV 클래스 및 함수의 사용법을 함께 설명하며 복잡한 컴퓨터 비전 프로그램도 함께 구현해봅니다. 8주간 100개가 넘는 실습 예제를 만들어보면서 자연스럽게 OpenCV 활용법을 익힐 수 있습니다.

3. 증강현실, 얼굴 검출, 필기체 숫자 인식 구현 프로젝트 진행

배운 내용이 어떻게 활용될 수 있는지 자세히 알아보기 위해 매 시간 실습을 진행하고, 작은 프로젝트도 진행합니다. 영상 기반의 증강현실(AR) 프로그램, 얼굴을 포함한 다양한 객체 검출, 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 기능을 활용한 필기체 숫자 인식 프로젝트를 진행하면서 컴퓨터 비전의 다양한 경험을 전달해드립니다.

영상처리는 어떤 과정을 통해 진행될까요?
본 강의를 통해서 영상처리의 시작과 끝을 모두 배워가세요

상세 커리큘럼

주차 대주제 소주제 기타 주제 및 응용 예제
1 컴퓨터 비전과 OpenCV의 만남
  • 컴퓨터 비전 개요
  • 컴퓨터 비전 프로그래밍 기초
  • OpenCV 개요와 설치
  • HelloCV 프로젝트
  • (실습)OpenCV 소스 코드 빌드하기
2 OpenCV 기초 사용법 / 영상의 밝기 & 명암비 조절
  • Mat 클래스, Scalar 클래스, 기타 클래스 사용법
  • 영상의 픽셀 값 접근 방법
  • 영상의 밝기와 명암비 조절
  • 히스토그램 분석
  • (실습) OpenCV 프로젝트 템플릿 사용하기
3 필터링 / 기하학적 변환
  • 영상의 산술 연산
  • 필터링: 블러링, 샤프닝, 잡음 제거
  • 어파인 변환: 이동/전단/크기/회전 변환
  • 투시 변환
4 영상의 특징 추출 / GPU & 병렬 프로그래밍
  • 카메라 & 동영상 입출력, 마우스 이벤트 처리
  • 엣지 검출, 직선 검출, 원 검출
  • GPU: CUDA & OpenCL (T-API)
  • 병렬 프로그래밍
5 컬러 영상 처리 / 이진화와 레이블링
  • 색상 이론과 다양한 색상 공간
  • 컬러 영상 처리: 컬러 톤 바꾸기, 특정 색상 추출
  • 이진화와 모폴로지
  • 레이블링과 외곽선 검출
  • (실습) 명함 검출
6 객체 검출
  • 템플릿 매칭과 응용
  • Cascade 분류기: 얼굴 검출, 눈 검출, 번호판 검출
  • Cascade 분류기 학습 방법
  • QR 코드 검출
  • (Project #1) 얼굴 스티커(간단 스노우앱)
7 특징점 검출과 매칭
  • 다양한 코너 검출 기법: Harris, GFTT, FAST
  • 크기 불변 지역 특징점 검출과 매칭 : SIFT, SURF, ORB
  • 호모그래피와 RANSAC 알고리즘
  • 이미지 스티칭
  • (Project #2) AR 비디오 플레이어
8 머신 러닝과 딥러닝
  • HOG 알고리즘과 보행자 검출
  • 머신 러닝 알고리즘: KNN, SVM, DNN(딥러닝)
  • 필기체 숫자 인식
  • DNN 모듈 활용: GoogleNet, OpenPose, YOLO3 등
주차 내용 및 비고
1 컴퓨터 비전과 OpenCV의 만남
  • 컴퓨터 비전 개요
  • 컴퓨터 비전 프로그래밍 기초
  • OpenCV 개요와 설치
  • HelloCV 프로젝트
  • (실습) OpenCV 소스 코드 빌드하기
2 OpenCV 기초 사용법 / 영상의 밝기 & 명암비 조절
  • Mat 클래스, Scalar 클래스, 기타 클래스 사용법
  • 영상의 픽셀 값 접근 방법
  • 영상의 밝기와 명암비 조절
  • 히스토그램 분석
  • (실습) OpenCV 프로젝트 템플릿 사용하기
3 필터링 / 기하학적 변환
  • 영상의 산술 연산
  • 필터링: 블러링, 샤프닝, 잡음 제거
  • 어파인 변환: 이동/전단/크기/회전 변환
  • 투시 변환
4 영상의 특징 추출 / GPU & 병렬 프로그래밍
  • 카메라 & 동영상 입출력, 마우스 이벤트 처리
  • 엣지 검출, 직선 검출, 원 검출
  • GPU: CUDA & OpenCL(T-API)
  • 병렬 프로그래밍
5 컬러 영상 처리 / 이진화와 레이블링
  • 색상 이론과 다양한 색상 공간
  • 컬러 영상 처리: 컬러 톤 바꾸기, 특정 색상 추출
  • 이진화와 모폴로지
  • 레이블링과 외곽선 검출
  • (실습) 명함 검출
6 객체 검출
  • 템플릿 매칭과 응용
  • Cascade 분류기: 얼굴 검출, 눈 검출, 번호판 검출
  • Cascade 분류기 학습 방법
  • QR 코드 검출
  • (Project #1) 얼굴 스티커(간단 스노우앱)
7 특징점 검출과 매칭
  • 다양한 코너 검출 기법: Harris, GFTT, FAST
  • 크기 불변 지역 특징점 검출과 매칭 : SIFT, SURF, ORB
  • 호모그래피와 RANSAC 알고리즘
  • 이미지 스티칭
  • (Project #2) AR 비디오 플레이어
8 머신 러닝과 딥러닝
  • HOG 알고리즘과 보행자 검출
  • 머신 러닝 알고리즘: KNN, SVM, DNN(딥러닝)
  • 필기체 숫자 인식
  • DNN 모듈 활용: GoogleNet, OpenPose, YOLO3 등

강의에서 다루게 될 프로젝트

프로젝트 #1 : 얼굴 스티커(간단 스노우앱)
– 투명한 PNG 파일 불러오기 (1주차), 얼굴 검출 (6주차), 두 장의 영상 합성 (2주차), 병렬 프로그래밍으로 최적화 (4주차)

프로젝트 #2 : AR 비디오 플레이어
– 마커 검출 (5주차), 마커 인식 (6주차), 기하학적 변환 (3주차), 동영상 재생 (4주차)

미니프로젝트: 명함 인식
– 명함 검출 (5주차), 명함 똑바로 펴기 (3주차), 글자 영역 검출 (8주차), OCR 문자 인식 (8주차)

황선규 교수님

2006년 한양대학교에서 영상 처리를 전공하여 박사 학위를 받았으며, 재학 시절 주요 연구 분야는 객체의 모양 기술, 객체 분할, 패턴 인식 등이었다. 이후 뉴질랜드 캔터베리 대학교와 한양대학교에서 PostDoc과 연구 교수로 재직하며 실시간 특징점 매칭 연구를 진행하였다. 2009년 LG전자에 입사하여 옵티머스 LTE II, G2, G3, G5 등 전략 모델의 카메라 기능 개발과 카메라 Framework 업무를 담당하였다.

주요 저서

영상 처리 프로그래밍 by Visual C++ (한빛미디어, 2007년)
Visual C++ 영상 처리 프로그래밍 (길벗, 2015)
OpenCV 제대로 배우기 (한빛미디어, 2009년, 번역서)

아직도 고민이 되시나요? 이 강의는 당신을 위해 만들어졌습니다!

컴퓨터 비전, 이미지 프로세싱 실무력을 키우려는 분

본 강의는 수강생이 주어진 시간 내에 가장 빠르게 컴퓨터 비전 관련 지식을 습득하여 실질적으로 활용할 수 있도록 구성하였습니다. 실무에서 사용되는 C/C++ 프로그래밍 언어를 기반으로 모든 강의를 진행하여 기초 체력을 탄탄히 키우고, 체계적이고 이론과 실습이 조화된 커리큘럼 구성으로 컴퓨터 비전 초보자도 쉽게 강의를 따라올 수 있습니다.

OpenCV를 이용하면서 느꼈던 한계를 벗어나고 싶으신 분

OpenCV에서 제공하는 함수를 사용하여 나만의 프로그램을 개발하고 싶지만 컴퓨터 비전에 대한 이해가 부족하여 어려움을 겪으셨던 분들도 필수적으로 수강하시길 바랍니다. 이 강의를 통해 영상 처리 알고리즘 이론을 제대로 이해하고, GPU, 병렬 프로그래밍, DNN 모듈 등 최신 OpenCV 라이브러리 사용법을 익힘으로써 자신을 한 단계 업그레이드 할 수 있습니다.

두 가지 내용 중 하나라도 해당되신다면, 당신은 이 강의를 반드시 수강하셔야 합니다.

수강료 (3월 21일까지 할인가)
할인가 정가
142.5만원 150만원

4월 강의 모집마감

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