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목적 및 프로그램 개요 |
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교육 목적 |
❍ 4차 산업혁명 시대에 다양한 미래 신산업 분야를 선도할 수 있고 디스플레이 산업 인재 육성의 기본 소양 교육
❍ 파이썬을 활용한 영상처리 실습을 통한 Open CV 기술 습득과 활용 능력 향상
❍ Open CV는 머신러닝 및 딥러닝과의 통합이 가능하므로 현대 기술 분야에서 경쟁력을 확보할 수 있는 기회 제공
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교육 개요 |
❍ 교육 일시: 2024. 7. 22.(월) ~ 2024. 7. 25.(목)
❍ 교육 시간: 총 16시간(4시간×4일)
❍ 교육 장소: 충남대학교 공과대학 1호관 335호
❍ 후 원: 산업통상자원부, 한국산업기술진흥원
❍ 참여 대상: 충남대 학부생 19명
❍ 선발 기준: 신청서의 신청 동기 등으로 선발 예정
※ 공학계열 학생 우선 선발
❍ 교육 혜택
- 교육비 전액 무료 및 중식 제공
- 이수기준 충족 시 이수증 발급
※ 이수기준: 90% 이상 수강
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교육 내용 |
날짜 |
강의 내용 |
실습 내용 |
1일차 |
Computer Vison과 Image Processing의 이해 |
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OpenCV 개요 |
파이썬 및 OpenCV 설치 |
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개발 환경 설정 |
Matplolib 등 기타 라이브러리 설치 |
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영상의 자료구조 이해 |
numpy를 이용하여 이미지 및 동영상 읽어오기 |
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첫 OpenCV 프로그래밍 해보기 |
영상의 기본 변환 실습하기 (Scaling, Rotation, Crop 등) |
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2일차 |
디지털 영상에 대한 이해 |
Binary 및 Color 영상 처리 실습 (컬러영상 이진화) |
흑백 및 컬러영상 다루기 |
Binary 및 Color 영상 처리 실습 (컬러영상 채널 분리 해보기) |
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영상 보정 |
영상 명암 조절 실습 Histogram 평활화 실습 |
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영상 필터 |
다양한 필터 실습 |
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영상 필터를 활용한 영상 향상 |
Sharpening 및 Blur 필터 제작해 보기 |
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3일차 |
영상의 기하학 처리 |
보간을 이용한 영상의 기하 변환해 보기 |
영상 보간 처리 |
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4일차 |
최종 실습 프로젝트1 |
Yolo를 이용한 물체 인식(Object Detection) 실습 |
최종 실습 프로젝트2 |
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최종 실습 프로젝트3 |
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최종 실습 프로젝트4 |
Ⅱ |
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프로그램 운영 결과 및 개선사항 |
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교육 운영 결과 |
❍ 교육 이수자: 19명/20명
※ 개인 사정으로 1명 불참