컴퓨터 비전

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewPixel은 'Picture element'의 줄임말로 그림을 구성하는 요소 하나하나를 나타낸다.우리가 보는 모든 사진 및 그림들은 다수의 pixel로 구성되어 있다.각각의 pixel은 여러 개

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review 빛의 3원색은 빨강(Red), 초록(Green), 파랑(Blue)이다.OpenCV에서는 BGR의 순서를 쓴다.색의 3원색은 Magenta(Red + Blue), Yellow(Red + Gre

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review Mat(행렬) 은 openCV에서 사용되는 기본적인 자료 구조이다.Mat를 표현하는 방법은 여러가지가 있다.Mat (int rows, int cols, int type)Mat (Size si

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review색 공간으로 변환하는 메소드는 다음과 같다.void cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn =0)한 색 공간을 다른 색 공간으로 이미지 frame을

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review다음은 그림 위에 사각형을 그리는 메소드이다.void rectangle(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewMemory Management 에는 Shallow copy, Deep copy 방식이 있다.Mat(행렬) 데이터 구조는 header와 data 영역으로 구성되어 있다.Shallow copy의

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review입력 영상의 각 픽셀이 가지고 있는 Intensity 값을 어떤 함수를 사용해서 해당 출력 Intensity 값으로 매핑하는 과정을 일컫는 말이다.Intensity transformation의

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review히스토그램은 0, L-1 범위 내의 영상 Pixel의 Intensity 값 분포를 나타낸다.h(rk)는 rk Intensity 값을 가진 pixel 개수를 의미한다.일반적으로 bin의 개수는 2

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewSpatial Filtering은 공간 필터링이라고 하며, Spatial Filter을 가지고 필터링을 수행하는 것을 말한다.가령, 다음과 같은 식이다.Saptial filter는, Spatia

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewColor Processing을 하기 위해 RGB 영상을 HSI나 YCbCr 색 공간으로 변화시킨다.HSI와 YCbCr로부터 Intensity 값을 얻을 수 있다.원본 영상Color Slicin

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewImage/video segmentation이란, 여러 개의 영역으로 분할하는 과정을 일컫는 말이다.Object classification에 유용하게 쓰일 수 있다.다음 그림은, Image se

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewImage/video segmentation은 디지털 이미지를 여러 개의 영역으로 나누는 과정을 말한다.예를 들면, 기상 캐스터에 사용되는 Chroma-keying 기법, 움직이는 물체들을 따로

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review앞장에서 배운 Background subtraction 작업 이후 이미지 후처리 작업의 일환으로, Morphological operation을 수행할 수 있다.Binary Image를 좀 더 가

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewEdge pixels : Edge pixel이란, 밝기 값이 급격하게 변하는 부분을 말한다.Edges : Edge pixels 들의 집합을 의미한다.아래 그림은 빨강색 사각형 영역 내에서의 그림

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewHough tranform 알고리즘을 사용해서 선(line)을 검출한다.What is Hough transform? 이미지 상의 특정한 점들 간의 연관성을 찾아 특징을 추출하는 방법(Lane D

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review대량의 객체 이미지와 객체가 아닌 이미지를 수집한다. (객체가 아닌 이미지가 훨씬 더 많아야 함)개체를 표현하기에 적합한 특징을 찾는다.개체를 분류할 분류기(임계값)를 설계한다.입력 영상으로부터

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 ReviewHoG란 Histogram of Oriented Gradients를 의미한다.다시 말해, 각 pixel에 대한 gradient 값 (방향)을 표기해놓은 것이다.이것은 openCV에서 사용될 수

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review본 강의는 OpenCV에서 딥러닝을 이용하여 물체를 검출하는 방법에 대해서 다룬다.버전 3.3부터는 openCV에서 딥러닝을 사용할 수 있다.openCV는 Caffe, TensorFlow, Da

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review사용자 상호작용과 감지에 의해 ROI (관심영역)가 선택된다.ROI를 히스토그램과 특징들로 표현한다.다음 frame에서 ROI와 가장 유사한 Patch를 찾아낸다.평균 이동이라고 하며, 중심을

컴퓨터비전 STUDY / KOCW 한동대학교 황성수 교수님 강의 Review카메라는 3D 장면 공간과 2D 영상 평면 사이의 매핑을 위한 장비이다.이미지 처리 분야에서 이미지의 기하학적 해석은 대부분 핀홀 카메라 모델을 기반으로 한다.<예비 조건>World coo