이 책은 파이썬, OpenCV, 텐서플로를 이용해서 이미지 처리를 하고 있습니다. 책의 내용은 OpenCV보다는 머신러닝 내용이 더 많이 할당되어 있고, 이미지 처리와 머신러닝에 필요한 수학적 내용이 많이 나옵니다. 파이썬을 사용하므로 수식을 직접 구현할 필요는 없겠지만 수학 능력이 다소 떨어진다면 예제 실행 및 결과 확인 정도로 끝날 수는 있습니다. 제목답게 이미지 처리의 바이블이기는 한데, 이 책을 완독하기 위해서는 그만큼 기초 학력도 필요합니다. 아래에 장, 단점을 정리해 봤습니다.
장점
1. 방대한 커버리지 (기초부터 최신까지) :
OpenCV를 이용한 전통적인 필터링, 경계 검출뿐만 아니라 CNN, GAN, Vision Transformer(ViT), 그리고 최신 SAM(Segment Anything Model)까지 다룹니다. 로봇 비전의 기초 체력을 기르기에 좋습니다.
2. 실무 중심의 프로젝트:
단순 이론에 그치지 않고 건설 현장 안전 관리, 의료 영상 분석 등 실제 산업 현장에서 쓰이는 프로젝트 사례를 포함하고 있어, 제품화 아이디어를 얻기에 유용합니다.
3. 라즈베리 파이 친화적 도구 사용:
파이썬, OpenCV, 텐서플로를 도구로 사용하여 실습 코드를 제공하므로, 학습한 내용을 라즈베리 파이 환경에 바로 이식하기 수월합니다.
4. 시각적 이해도:
이미지 처리 도서답게 풍부한 시각 자료를 활용하여 복잡한 텐서(Tensor) 구조나 이미지 변환 과정을 직관적으로 설명합니다.