OpenCV

오랜만에 Posting이다 학기 생활하느라 바빠서 글을 못썼는데 벌써 크리스마스 이브가 되었다니 시간이 참 빠르다... 지금껏 백준에 대한 글만 올렸었는데, 이제부터는 내가 관심있는 분야에 대한 글을 써보고자 한다.글을 쓰기 전 이번 2학기 근황을 간단히 말해보면, 기

크리스마스에도 공부를 해야하는 컴공생이라니...슬프지만 쩔수 없는 것 같다 어쩌면 컴공에 들어온 순간 이미 예견된 미래일지도...? 그저 매일 나의 부족함을 느끼기 때문에 더 노력해야지라는 생각 뿐인 것 같다. 크리스마스 선물인지 2학기 성적들이 나오기 시작하는데 크리

오늘은 화이트 크리스마스 기념?으로 2개의 글을 올릴까한다.어제는 노량 오늘은 서울의 봄을 보고 왔는데 이순신 장군님으로 국뽕을 치사량 만큼 채워놨더니 두광이가 채워놓은 국뽕을 싹 다 배출시킨 느낌이였다ㅎㅎ실패하면 반역 성공하면 혁명 아닙니까!!: 입력 영상의 특정 좌

영상 매체에서 선정적이거나 부정적인 의미를 담고 있는 물체를 가릴 때 흔히 사용하는 모자이크에는 어떤 원리가 들어있을까?자세히 보면 알 수 있듯이 하나의 픽셀마다 각각 다른 색으로 보이는 것을 확인할 수 있다. 필터링도 유사한 의미를 갖고 있다.정의를 보면, 필터링이란

Latte는 수능에 무조건 기하와벡터가 출제되서 수학의 정석으로 공부를 했었었었던 기억이 있는데, 요즘은 기벡이 선택과목인 것도 모자라 앞으로 안나올 수도 있다니...기벡 참 재미있었는데, 그 재미를 알게 될 기회조차 없는 요즘 고등학생들이 안타깝다사실 재미있었다고만

이전까지는 그냥저냥 할만했는데 여기서부터 처음 들어보는 개념과 내용이 나온다. 함수에 인자도 많아지고, 개념 자체가 어려워졌기 때문에 : 영상에서 픽셀의 밝기 값이 급격하게 변하는 부분일반적으로 배경과 객체, 또는 객체와 객체의 경계를 의미한다.: 영상을 (x,y) 변

0과 1의 컴퓨터세계에서 이미지도 예외는 아니다. 픽셀 값을 0 (검정색), 255(흰색)으로 구분해서 객체를 인식할 수 있고, 영역을 설정할 수도 있다.예를 들어, 세포 이미지를 이진화 할 경우, 다음과 같은 영상이 출력된다.이 때, threshold 값을 설정해서

: Grabcut - Graph cut 기반 영역 분할 알고리즘영상의 픽셀을 그래프 정점으로 갖누하고, 픽셀들을 두 개의 그룹으로 나누는 최적의 컷을 찾는 방식참고 pagehttps://grabcut.weebly.com/background--algorithm.

아재 개그이지만, '코너'라는 단어가 보이자마자 왜 '코너 맥그리거'가 생각났는지 모르겠다. 이번에는 코너와 같이 각 영상에서의 특징점을 검출하는 기법에 대해 다룰 것이다.평탄한 영역 & Edge 영역은 고유한 위치를 찾기 어려움따라서 변별력이 높고 영상의 이동, 회전