상세정보
P5.js 영상처리
- 저자
- 김성일
- 출판사
- 코딩북스
- 출판일
- 2023-02-01
- 등록일
- 2025-01-06
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 37MB
- 공급사
- 교보문고
- 지원기기
-
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책소개
"영상처리의 기초부터 머신러닝 및 하드웨어 제어까지 영상처리를 최대로 활용하기
알파고의 등장 이후 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 키워드로서 현재 그리고 미래 사회에 대단한 영향력을 끼칠 것으로 예상하고 있습니다. 인공지능은 예를 들어 객체인식, 상황감지, 모션인식 등 영상처리의 최신 기술과 연계함으로써 우리의 일상생활과 더불어 산업 전반에 혁명적인 변화를 일으키고 있습니다.
본서는 영상처리의 어려운 이론부터 말하지 않습니다. P5.js 기반의 간단한 실습 예제에서 시작하여 영상처리의 단계별 실습을 제시함으로써 입문자 스스로 응용할 수 있도록 가이드해 줍니다. 본서를 통해 P5.js가 가진 쉬운 코딩 환경 및 시각적인 출력의 장점을 영상처리에 접목함으로써 누구나 쉽게 영상처리 분야에 접근할 수 있도록 진입 문턱을 낮추고 있습니다. 기하학 처리, 픽셀 처리, 필터링 등 이미지 처리의 기초에서 시작하여 동영상 파일 및 실시간 비디오 처리 등 단계별 실습을 진행합니다. 또한, ml5.js 라이브러리를 이용하여 동영상 머신러닝을 체험하고, P5.js와 아두이노와의 연동을 통해 영상처리 및 머신러닝을 하드웨어 제어와 자연스럽게 접목시키고 있습니다. 특히, 컴퓨터 가상 세계의 영상처리 결과물(→P5.js)과 실세계의 결과물(→아두이노)을 상호 연동함으로써 인간에 보다 자연스러운 영상 인터페이스 방식을 직접 실습 및 응용할 수 있습니다.
P5.js는 자바스크립트 언어로 되어 있지만, 본서에서는 특정 언어에 국한하지 않고 C, C++, 자바, 자바스크립트, 파이썬 등과 같은 여러 코딩 언어들의 공통분모 다섯 가지(→변수, 조건, 반복, 배열, 함수)를 영상처리를 위한 코딩의 기본으로 삼고 초반부에 실습합니다. 그리고 이미지 및 동영상 처리, 머신러닝, 아두이노 연동 순의 단계적인 실습을 통해 코딩 입문자도 따라올 수 있도록 점진적으로 설명하였습니다. 이를 통해 누구나 본인의 프로젝트에 영상처리를 응용하고 실현할 수 있도록 지원하는 것을 최종 목표로 삼고 있습니다."
저자소개
자연언어(일본어, 중국어, 영어, 한국어)와 컴퓨터언어(C, C++, Java, JavaScript, Python, Processing, P5.js 등), 그리고 S/W와 H/W 연계 교육에 관심이 많습니다. 음성인식 관련 논문으로 박사 학위를 받았으며 현재 경남대학교 전자SW공학과에 재직 중입니다.
목차
"Ⅰ P5.js 기본
01.P5.js: 시작
1.1 p5.js란?16
1.2 p5.js 설정18
1.3 p5.js 코딩 환경19
1.4 기본 표현: 캔버스22
1.5 기본 표현: 점과 선24
1.6 기본 표현: 원과 사각형26
1.7 기본 표현: 문자27
1.8 기본 표현: 색상29
【심화1.1】 2진수 & 16진수30
02.P5.js: 변수
2.1 변수 선언, 초기화 및 연산36
【심화2.1】 유니코드(Unicode) & 아스키코드(ASCII Code)44
【심화2.2】 데이터형(Data Type) 총정리46
2.2 변수 기반 움직임 표현50
2.3 전역변수와 지역변수55
2.4 시스템 변수와 다양한 움직임 구현58
03.P5.js: 조건,반복
3.1 조건: if문, if-else문, 문69
【심화3.1】 비교 연산자 보충71
3.2 조건: 시스템 변수, 중첩 if문78
3.3 반복: for문, 중첩 for문87
04.P5.js: 배열,함수
4.1 1차원 배열95
4.2 2차원 배열105
4.3 함수 유형 1,2108
4.4 함수 유형 3,4114
4.5 이벤트 함수120
Ⅱ 이미지 처리
05.이미지 출력
5.1 이미지 출력128
5.2 이미지 움직이기139
5.3 이미지 반복 출력146
5.4 이미지 배열148
06.기하학 처리
6.1 이미지 이동154
6.2 이미지의 2차원 회전156
6.3 이미지의 3차원 회전164
6.4 이미지 확대 및 축소167
6.5 push() & pop()174
6.6 이미지 텍스처 매핑180
【심화6.1】 3차원 입체 도형192
07.픽셀 처리Ⅰ
7.1 copy()를 사용한 픽셀 영역 복사198
7.2 get()을 사용한 픽셀값 읽기207
7.3 get()을 사용한 픽셀 요소값 읽기216
7.4 get()을 사용한 이미지 처리: 점묘화217
7.5 get()을 사용한 이미지 처리: 모자이크화220
7.6 get(), set()을 사용한 이미지 처리: 복원223
7.7 get(), set()을 사용한 이미지 처리: 변환226
08.픽셀 처리Ⅱ
8.1 pixels[]를 사용한 픽셀값 읽기/쓰기230
8.2 pixels[]를 사용한 이미지 처리: 점묘화, 선묘화238
8.3 pixels[]를 사용한 이미지 처리: 모자이크화245
8.4 pixels[]를 사용한 이미지 처리: 변환247
8.5 pixels[]를 사용한 이미지 처리: 사칙 연산255
8.6 pixels[]를 사용한 이미지 처리: 상호작용258
【심화8.1】 캔버스를 이미지 파일로 저장265
09.필터링
9.1 tint()를 사용한 필터링269
【심화9.1】 RGB & HSB 컬러모드280
9.2 filter()를 사용한 필터링292
9.3 blend(), blendMode()를 사용한 블랜딩302
9.4 마스크를 사용한 필터링308
Ⅲ 동영상 처리
10.동영상 파일 처리
10.1 동영상 파일 출력319
10.2 동영상 파일의 다양한 출력 방식322
10.3 동영상 파일의 동작 제어327
【심화10.1】 동영상 파일 재생/정지/속도/볼륨/재생위치 제어331
10.4 pixels[]를 사용한 동영상 처리334
10.5 동영상 필터링341
11.실시간 비디오 처리
11.1 실시간 비디오 출력351
11.2 비디오의 다양한 출력 방식355
11.3 pixels[]를 사용한 비디오 처리360
11.4 비디오 필터링365
Ⅳ 머신러닝
12.ML5 머신러닝
12.1 머신러닝 실습을 위한 준비376
12.2 이미지 및 실시간 사물 인식379
【심화12.1】 숫자를 표현하는 다양한 메소드384
【심화12.2】 이미지 파일 Drag & Drop385
12.3 신체 포인트 추적391
12.4 손가락 포인트 추적402
13.전이학습 기반 인식
13.1 전이학습(Transfer Learning)417
【심화13.1】 학습 완료한 모델의 재사용425
13.2 전이학습 응용428
13.3 티처블머신(Teachable Machine)443
Ⅴ P5.js & 아두이노 연동
14.아두이노 설정
14.1 아두이노란?457
14.2 아두이노 설치460
14.3 아두이노 코딩 환경462
14.4 아두이노 실행463
14.5 실습 입·출력 부품468
15.아두이노 시작
15.1 시리얼 통신으로 변숫값 확인473
15.2 변수 기반 부품의 특성 확인479
【심화15.1】 팅커캐드(Tinkercad)481
【심화15.2】 초음파 센서로 거리 구하기502
15.3 전체 회로도503
16.영상처리 기반 P5.js & 아두이노 연동
16.1 연동 실습을 위한 준비506
【심화16.1】 연동 시 주의사항 및 실행 순서508
16.2 P5.js→아두이노 핸드쉐이킹510
【심화16.2】 parseInt() & toInt()524
16.3 아두이노→P5.js 핸드쉐이킹525
【심화16.3】 시리얼 통신에서 문자열 송·수신 시 장·단점537
16.4 아두이노↔P5.js 핸드쉐이킹538
【심화16.4】 p5.WebSerial과 아두이노의 데이터 송·수신 메소드549
【심화16.5】 p5.WebSerial & p5.SerialPort554
17.머신러닝 기반 P5.js & 아두이노 연동
17.1 전이학습과 아두이노 연동558
17.2 티처블머신과 아두이노 연동571
17.3 코/손가락 포인트 추적과 아두이노 연동577
마무리
마무리584"
