Capstone Design Project - 영상처리와 얼굴인식

이 글은 정보 전달을 목적으로 작성된 포스팅이 아닙니다. 개인 기록으로 남기는 게시물이므로 정확한 기술적 내용관 거리가 있습니다.파이썬을 스스로 사용해본 적이 없고 익숙치 않아 다른 코드 에디터를 잘 모르는 관계로 익숙한 VsCode에서 진행하였다. 파이썬은 최신 버전

이번 영상 처리 얼굴 인식 2주차에선 기존 2D 얼굴 인식의 문제점 및 개선점 해결을 위한 다양한 방법 중 하나인 "3D 입체 탐지"를 다뤄보았다.기존의 파이썬과 opencv를 활용하지 않고 웹 브라우저 상에서(클라이언트 단) 동작을 구현하도록 하였고, 그에 따라 ja

3주차는 휴식입니다....😃지난 1주차엔 파이썬과 opencv, dlib를 이용하여 간단한 2D 얼굴인식이란 무엇이고 어떤 형식으로 진행되는지 알아보았고, 2주차땐 2D 얼굴인식의 문제점을 파악한 뒤 Javascript와 tensorflow를 이용하여 웹을 통하여 3

앞선 포스팅에서 우린 명암과 밝기 조절을 (나름 극단적으로) 해봄으로써 얼굴 인식이 과연 어디까지 되는가에 관해 알아보았다. 그러한 과정을 토대로 어느 정도의 밝기와 어느 정도의 명암 비에선 인식에 어려움을 겪는 것 또한 직접 확인해 볼 수 있었다. 자연에서 그러한 극

해당 포스팅은 지식 공유에 목적이 있는 자료가 아닙니다. opencv와 python을 활용한 영상처리 - 얼굴인식의 과정을 공부함에 있어 기록을 하기 위해 작성된 글입니다. 유의 바랍니다.지난 포스팅에서 밝기와 명암을 조절하여 어느정도 수준까지 얼굴인식이 가능한가에 대

지난 5주차때까지 밝기 개선 작업을 수행해보았다. "Histogram Equalization", "Histogram Stretching"을 주 연산으로써 영상 이미지의 밝기 개선을 진행해보았으나 어두운 이미지를 밝게 하는 것엔 만족스럽게 적용이 되었지만 빛 번짐이나 극