자율주행 기술은 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나로, 인공지능과 빅데이터 등의 기술과 함께 발전하고 있습니다. 자율주행을 구현하기 위해서는 다양한 기술이 필요하지만, 그 중에서도 영상처리와 딥러닝은 매우 중요한 역할을 합니다
이 책을 통해 자율주행을 위한 영상처리와 딥러닝에 대한 지식을 습득하고, 실제 자율주행 구현에 도전해보시길 바랍니다.

제1장 자율주행을 위한 영상처리 기술
■ 영상처리 기초 | 5p
■ 이미지 연산 | 9p

제2장 OpenCV개요와 설치
■ OpenCV 소개와 설치 | 12p
■ OpenCV 자료형 | 15p

제3장 차선 인식을 위한 영상처리 과정
■ 영상 필터의 이해 | 19p
■ 에지 추출 | 24p

제4장 차선 인식 실습
■ 차선 인식 알고리즘 | 26p

제5장 자율주행을 위한 딥러닝 개요
■ 인공지능의 역사와 소개 | 34p
■ 딥러닝 알고리즘 | 37p

제6장 자율주행을 위한 딥러닝 소프트웨어
■ 딥러닝 프레임워크 | 41p
■ 딥러닝 소프트웨어 설치 | 46p

제7장 Google Teachable Machine 딥러닝 실습
■ Google Teachable Machine 소개 | 48p
■ Google Teachable Machine 실습 | 51p

제8장 ANN 딥러닝 알고리즘 구현과 실습
■ ANN 딥러닝 소개 | 53p
■ ANN 딥러닝 실습 | 58p

제9장 CNN 딥러닝 알고리즘 구현과 실습
■ CNN 딥러닝 소개 | 60p
■ CNN 딥러닝 실습 | 63p

제10장 OpenCV와 YOLO를 사용한 도로 객체 검출
■ YOLO소개 | 65p
■ 도로 객체 검출 실습 | 68p

제11장 자동차 번호판 탐지 실습
■ 모폴로지 연산 | 70p
■ 자동차 번호판 탐지 | 73p

제12장 구글 코랩과 MediaPipe
■ 구글 코랩 | 75p
■ MediaPipe | 77p