이건 나이스가 아니야

영상 - Picture, Image를 말한다. - 과거에 아날로그(Analog) 형태로 이루어져 있었으며, 현대로 넘어오면서 디지털로 대체되었다. 그래도 아날로그는 현재 사용되고 있다. 컴퓨터 비전(Computer Vision) - 시각 데이터를 처리하는 분야로 기본적으로 영상 처리(Image Processing)와 패턴 인식(Pattern Recognition)을 포함한다. - 과제 1) 객체 분류(Object Classification) 2) 객체 지역화(Object Localization) 3) 객체 탐지(Object Detection) 4) 이미지 분할(Image Segmentation) - 대표적으로 OpenCV라는 라이브러리가 있다. 디지털 신호 처리 - 아날로그 신호를 시간방향으로 샘플링하고..

Morphology Operator - Binary Image (0,1) (0, 255) 같은 곳에서 사용됨 - Morphology = 형태학 Haar ??? - dilate,Dilation(팽창): 윈도우 내부의 최댓값을 중심에 대체 - erode,Erosion(침식) 윈도우 내부의 최솟값을 중심에 대체 - Closing: D -> E (내부 잡음 제거) - Opening: E -> D (외부 테두리 제거) High Transform Edge (Canny) 그래서 Morphology Operator 하는법 1. 컬러 그대로 사용하던 Gray 이미지화 후 진행해도 됨 2. 이진 이미지로 변경 (Threshold 함수 이용 임계값은 알아서 설정 ㅇㅅㅇ) 3. Dilate/Erode 적용 OpenCV 실습 ..

목적은 입력 이미지를 분리된 이미지로 분할하는 것입니다. 단순하게 오려내기가 아니라, 특징을 찾고 분리하는 느낌임.(그래서 지금까지 엣지랑 코너같은거에 집착한건가.. 빌드업좋네) Segmentation 과정 1) Thresholding: 임계값 설정 2) Edge: 가장자리 따오기 3) Region Growing(Filling): ? 채우는건가.. Thesholding Value를 결정하는 방법들 1) Iterative Threshold Selection: Minimize probablity of error 2) Otsu(오츄) Threshold Selection: Maximize Between class variance 3) Kaper(카퍼) Threshold Selection: Maximize his..

특징 추출의 목적은 특별한 정보를 추출하기 위해서 그래서 특별한 정보 그게 뭔데? - Gray level, X-Ray, NMR, IR 등 물체로 인한 휘도(밝기값의 변화)로 특징을 감지하여 추출할 수 있음. - 1차 미분: 영역 검출 - Sobel, NG 0.01 => 코너로 표기한다. 흠.. 그래서 과제중에 손가락 갯수 찾기랑 가위바위보 추출하는 프로그램 관련해서 한 것 같은데 가물가물.. 관련 스터디자료 볼만한 곳 SIFT (링크) Harris Corner Detection (링크)

영상 향상 기술 1. 점 연산(Point Operations) 1) Contrast Stretching: 대조 향상 - HiDR(High Dynamic Range): 밝은 곳은 더 밝게, 어두운 곳은 더 어둡게 2) Clipping - 최대/최소 범위를 제한하는 방식 3) Thresholding Function - 이진화(Binarigation) - 흑백사진이 되겠쥬? 4) Image Negative - 반전 ㅇㅅㅇ - V_new = MAX - V_cur 참고) - Contrast(대조): 교류 성분을 강조한다. - Brightness(밝기): 직류성분을 조정한다. - Sharpness(선명도): 경계를 강조한다. - 이것이 마하 밴드 이펙트 (왜 갑자기 여기서 나오는거지???) 5) Range Comp..

BMP 파일 구조 - 파일헤더 : 14byte - 이미지 정보 헤더: 40byte - 팔레트 크기 - 파일 데이터부( body, RGB가 아닌 BGR으로 되어있음) 비트맵 파일헤더 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; // "BM"이라는 문자로 나 비트맵임 ㅇㅋ? 확인용 DWORD bfSize; // 파일의 크기 (바이트) WORD bfReserved1; // 예약 변수1 WORD bfReserved2; // 예약 변수2 DWORD bfOffBits; // Body 시작 위치(14+40+팔레트크기) } BITMAPFILEHEADER 예시 비트맵 정보헤더 typedef struct tagBITMAPINFOHEADER { DWORD biSize; // 이 ..

영상파일 1. 종류 - 단색, 컬러 2. 분류 1) 헤더 유무 - 헤더X: 이미지를 위한 데이터부만 존재함 그래서 리드시 가로세로 크기를 알아야함. - 헤더O: 데이터의 구조등을 헤더부에서 표현함. 2) 압축 유무 - 압축: 영상을 읽을 때 해체 해야겠지? (JPG, GIF, PNG) - 비압축: BMP, PBM, PGM 등 3) 색채널 - Plannar 형식: 채널별로 저장함 (RRR GGG BBB) - Interleaved 형식: RGB RGB RGB RGB RGB 4) 색깊이 - 비트로 표현 - 1bit: 흑백 - 2,4,8bit: 4,16,256색 - 16bit: 하이컬러 65536색 - 24bit: 트루컬러 - 32bit: 트루컬러에 투명도 추가 (PNG같은친구)

영상 = Picture, Image 디지털이란 손가락이라는 의미를 가졌다. 디지털 신호처리 - 아날로그 시그널을 시간방향으로 샘플링하고 이를 퀀티제이션한 바이너리 시그널을 다양한 디지털 테크닉들을 이용하여 처리하는 것 - 해석) 그냥 실물 사진을 컴퓨터 파일로 따오는 것과 같은 느낌이다. - 예시) 스캐너, 디지털 카메라, 비디오 카메라 등 ADC(Analog to Digital Converter) 아날로그에서 디지털로 변환 베버의 법칙 - 감각기에서 자극의 변화를 느끼기 위해 처음 자극에 대해 일정 비율 이상으로 자극을 받아야 된다 - 해석) 걍 역치가 있는데, 이 역치보다 더 높게 필요하다. 마하 밴드 이펙트 (Mach band effect) - 위 이미지처럼 다른 밝기 사이에 경계선이 있는것 같다...