OpenCV는 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리로, 공통의 API를 사용하여 컴퓨터 비전 또는 영상 처리 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 윈도우, 맥, 리눅스, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제에서 사용이 가능하다는 장점도 가지고 있습니다. 이 책에서는 파이썬을 사용하여 빠르게 OpenCV 프로그램을 개발하고 C++을 사용하여 속도를 최적화할 수 있도록 두 가지 언어에 대한 예제를 제공합니다. 안드로이드에서 OpenCV 프로그램을 동작시키기 위해 필요한 예제도 다루고 있기 때문에 초심자에게 큰 도움이 될 것입니다.

Chapter 1 OpenCV 개발 환경 구축하기
1-1 C++ 개발 환경
1-2 파이썬 개발 환경

Chapter 2 기본 예제
2-1 이미지 다루기
2-2 동영상 다루기

Chapter 3 영상 처리 기본 개념
3-1 색공간
3-2 픽셀과 이미지 개념
3-3 Mat 객체와 넘파이 배열
3-4 픽셀에 접근하는 방법
3-5 이미지 채널 분리 및 합치기

Chapter 4 그래픽 사용자 인터페이스
4-1 트랙바
4-2 키보드 이벤트
4-3 마우스 이벤트
4-4 하나의 윈도우에 2개 이상 이미지 보여주기

Chapter 5 이진화
5-1 전역 임계값 사용
5-2 적응형 이진화

Chapter 6 이미지 연산
6-1 블렌딩
6-2 차영상
6-3 이미지 비트 연산
6-4 관심 영역 설정

Chapter 7 그리기 함수
7-1 OpenCV 좌표계
7-2 랜덤색 사용
7-3 사각형 그리기
7-4 원 그리기
7-5 선분 그리기
7-6 타원 그리기
7-7 폴리곤 그리기
7-8 글자 출력

Chapter 8 ROI
 8-1 실시간 ROI 구현
8-2 ROI 평균 색 추출하기

Chapter 9 이미지 기하학적 변환
9-1 회전
9-2 크기 조정
9-3 이동
9-4 아핀 변환
9-5 퍼스펙티브 변환

Chapter 10 컨볼루션과 마스크
10-1 컨볼루션과 마스크
10-2 블러링
10-3 에지 검출

Chapter 11 모폴로지
11-1 Erosion
 11-2 Dilation
 11-3 Opening
 11-4 Closing

 Chapter 12 허프 변환
12-1 Hough Line Transform
 12-2 Hough Circle Transform

 Chapter 13 히스토그램
13-1 히스토그램이란?
13-2 히스토그램 구하기
13-3 히스토그램 평활화
13-4 CLAHE

 Chapter 14 템플릿 매칭

Chapter 15 영상 분할
15-1 이진화
15-2 HSV 색공간
15-3 라벨링
15-4 Background Subtraction

 Chapter 16 컨투어
16-1 컨투어 검출하기
16-2 컨투어 특징 사용하기

Chapter 17 물체 추적하기
17-1 특정 색 기반으로 추적하기
17-2 Meanshift
 17-3 Camshift

 Chapter 18 응용 예제
18-1 도형 인식하기
18-2 손 인식하기
18-3 책 검출하기
18-4 얼굴에 선글라스 씌우기
18-5 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 카메라 예제
18-6 OpenCV와 NDK를 사용한 안드로이드 이미지 예제