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Data Science / Computer Vision
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종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Tensorflow Object Detection API | Faster RCNN | Ch3. 문제 분류 모델 학습하기

학습을 위한 라벨링 (Labeling) 먼저 이번 챕터에서 진행하는 학습은 촬영된 시험지에 몇개의 문제가 있는지, 그 위치를 파악하기 위한 것입니다. 따라서 앞서 만들어낸 데이터에서 문제 위치를 직접 라벨링해야 했고, 처음에는 CVAT라는 라벨링 툴을 활용하여 라벨

6일 전
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종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Least Square Method | Perspective Transform | Ch2.5. 시험지를 평면이미지로 변환하기

먼저 위의 이미지에서 왼쪽 이미지는 segmentation 결과 나타나는 출력 이미지 입니다. 여기서 마스크 행렬을 얻을 수 있고 마스크 범위안은 True, 범위 밖 즉 배경으로 인식한 부분은 False 값으로 저장되어 있습니다. 여기서 마스크 범위 가장자리의 종이의

2021년 10월 23일
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Faster R-CNN 정리

이번 캡스톤 디자인 프로젝트에서 오브젝트 디텍션을 위해 사용할 모델인 Faster R-CNN을 사용하기 전, 관련내용에 대해 간단히 정리해보기로 했다.참고 영상Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region

2021년 10월 18일
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종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Image Segmentation | Mask R-CNN | Ch2. 이미지에서 배경 자르기

# 2. Mask R-CNN 학습 / 예측 ## 2-1. 라이브러리 설치 저는 Detectron2 라이브러리를 사용하기 위해 먼저 Torchvision을 설치했습니다. ```py # torchvision 설치 !pip install -U torch torchvis

2021년 10월 10일
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종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Data Augmentation | OpenCV | Ch1. 데이터 수집 및 증강

1. 데이터 수집 데이터는 모두 수학시험을 대상으로 수집하기로 했습니다. 모두 객관식으로 이루어진 시험지를 수집했으며, 수집한 데이터는 다음과 같습니다. > 경찰 대학 시험 (수학) 2014~ 9급 공무원 시험 (수학) 2013~ 수능 시험 (수학) 2014~ 모의

2021년 10월 7일
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Segmentation과 RCNN 모델을 통한 종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Tensorflow Object Detection API | Ch0. 계획

현재 저는 중학생 과외를 진행하고 있으며, 교육과 시험에 관심이 자연스럽게 많아지며 교육분야에서 부족한 부분이 무엇인지 생각해보았습니다. 온라인 교육을 통해 모바일로 문제를 묻고 답하는 플랫폼이 있는가 하면, 태블릿 pc 등을 통해 문제를 풀고 쉽게 채점하도록 하는 공

2021년 10월 6일
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OpenCV | kNN을 이용한 필기체 숫자 인식

digits.png 숫자 영상의 전체 크기는 2000x1000이며, 단순히 20x20 숫자 영상 픽셀 값 자체를 kNN 알고리즘 입력으로 사용한다. 총 400개의 숫자값을 1x400 행렬로 바꾸고, 이것을 모두 세로로 쌓아 전체 숫자 영상 데이터를 표현하는 5000x4

2021년 7월 23일
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OpenCV | kNN 알고리즘을 이용한 2차원 점 분류

Knearest 객체를 생성val : kNN알고리즘에서 사용할 k값val : 이 값이 true이면 분류(classification), false이면 회귀(regression)으로 사용한다.samples : 테스트 데이터 벡터가 행단위로 저장된 행렬.k : 사용할 최근접

2021년 7월 16일
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OpenCV | 머신러닝과 OpenCV

OpenCV는 다양한 머신 러닝 알고리즘을 클래스로 구현하여 제공한다. 주로 ml모듈에 포함되어 있고, cv::ml::StatModel 추상 클래스를 상속받아 만들어진다. StatModel 클래스는 train() 멤버함수와 predict() 멤버함수를 가지고 있다. s

2021년 7월 16일
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OpenCV | 코너 검출

해리스 코너 검출 방법 템플릿 매칭의 한계점을 해결하기 위해 두 영상 사이에 기하학적 변환이 있어도 효과적으로 사용할 수 있는 지역 특징점 기반 매칭 방법에 대해 살펴본다. 영상에서 특징이란 영상으로부터 추출할 수 있는 유용한 정보를 의미하며, 평균 밝기, 히스토그

2021년 6월 5일
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OpenCV | 객체 검출 | QR코드 검출

QR코드 QR코드는 흑백 격자 무늬 모양의 2차원 바코드 일종으로 숫자, 영문자, 8비트 문자, 한자 등의 정보를 저장할 수 있다.

2021년 5월 29일
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OpenCV | 템플릿 매칭

입력 영상에서 작은 크기의 부분 영상 위치를 찾아내고 싶은 경우에 주로 템플릿 매칭 기법을 사용한다. 여기서 템플릿은 찾고자 하는 대상이 되는 작은 크기의 영상을 의미한다. 템플릿 매칭은 작은 크기의 템플릿 영상을 입력 영상 전체 영역에 대해 이동하면서 가장 비슷한 위

2021년 5월 28일
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OpenCV | 외곽선 검출과 그리기

외곽선 검출 객체의 외곽선은 객체 영역 픽셀 중에서 배경 영역과 인접한 일련의 픽셀을 의미한다. 보통 검은색 배경 안에 있는 흰색 객체 영역에서 가장 최외곽에 있는 픽셀을 찾아 외곽선으로 정의한다. 만약 흰색 객체 영역 안에 검은색 배경영역인 홀이 존재하면 홀을 둘러

2021년 5월 23일
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OpenCV | 레이블링

레이블링 이진화를 통해 주요 객체와 배경 영역을 구분할 수 있다. 배경과 객체를 구분하였다면 다시 각각의 객체를 구분하고 분석하는 작업이 필요하다. 이때 사용할 수 있는 기법이 레이블링이다. 영상내에 존재하는 객체 픽셀 집합에 고유 번호를 매기는 작업으로 '연결된 구

2021년 5월 21일
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OpenCV | 모폴로지 연산

모폴로지 연산 모폴로지 연산은 영상 내부 객체의 형태아 구조를 분석하고 처리하는 기법이다. 주로 이진화된 영상에서 객체의 모양을 변형하는 용도로 사용된다. 객체모양 단순화, 잡음 제거 먼저 구조 요소를 정의해야한다. 대부분의 모폴로지 연산에서는 3x3 정방형 구조

2021년 5월 21일
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OpenCV | 이진화

영상의 이진화는 영상의 각 픽셀을 두 개의 부류로 나누는 작업이다. 예를 들어 입력 영상을 주요 객체 영역과 배경 영역으로 나누거나 또는 영상에서 중요도가 높은 관심영역(ROI) 과 그렇지 않은 비관심 영역으로 구분하는 용도로 이진화가 사용될 수 있다.기본적으로 영상의

2021년 5월 18일
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OpenCV | 컬러영상 다루기

mat 객체를 생성할때 사용하는 imread()함수의 두번째 파라미터를 IMREAD_COLOR로 설정하면 영상을 3채널 컬러 영상 형식으로 불러온다.일반적으로 컬러영상은 흔히 RGB라고 부르는 빨간색, 녹색, 파란색 색상 성분의 조합으로 픽셀 값을 표현한다. 그러나 o

2021년 5월 8일
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OpenCV | 허프변환 원검출

중심좌표가 (a, b) 이고 반지름이 r인 원의 방정식은 다음과 같다.(x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2원의 방정식은 파라미터가 세개이고, 허프변환을 그대로 적용하려면 3차원 파라미터 공간에서 축적배열을 정의하고 가장 누적이 많은 위치를 찾아야 한다. 그

2021년 4월 29일
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OpenCV | 직선 검출

허프 변환 직선 검출 영상에서 직선 성분을 찾기 위해서는 우선 에지를 찾아내고, 에지 픽셀들이 일직선상에 배열되어 있는지를 확인해야 한다. 영상에서 직선을 찾기위한 용도로 허프 변환 기법이 사용되고 있다. 허프 변환은 2차원 xy좌표에서 직선의 방정식을 파라미터 공간

2021년 4월 22일
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OpenCV | 캐니 에지 검출기

캐니 에지 검출기 그래디언트 크기만을 기준으로 에지 픽셀을 검출하면 임계값에 민감하고 에지 픽셀이 두껍게 표현되는 문제점이 있다. 그래서 캐니는 자신의 논문에서 다음 세가지 항목을 좋은 에지검출기의 조건으로 제시하였다. 1. 정확한 검출 : 에지를 검출하지 못하거나

2021년 4월 19일
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