# opencv
EyeDetector #1
Settings 1. Docker로 우분투 컨테이너 구축 먼저 도커 이미지 불러오기 >docker pull ubuntu 불러온 이미지 확인 >docker images 컨테이너 생성 후 생성된 컨테이너 확인 >docker create -it --name ubu
실시간 얼굴 인식 프로그램 - 2차 구현 : 정확도 높여보기
라즈베리 파이를 이용해 얼굴 인식 프로그램을 만든 블로그에서 하라는대로 하면 정확도가 높지 않다. parameter를 변경하는 것만으로도 충분하지 않다.어떻게 해야할까?scaleFactor, minNeighbor 수정dataset 개수 늘이기 (50 → 100)다른 분
FEB 0.0.6
초스피드 회고이미지처리는 매우 어렵다벡터에 대한 이해가 필요하다아래 학습 자료는 추후 정리 예정 ^^학습목표카메라앱 만들기를 통해 다뤄볼것동영상 처리검출키포인트 추정추적카메라 원근과정랜드마크 landmark ( 조정 alignment ) → Key point detec
실시간 얼굴 인식 프로그램 - 1차 구현 : 따라해보기
Python, OpenCV얼굴 인식 프로그램은 전체적으로, 인식할 얼굴의 data set 만들기data set을 이용해 얼굴을 학습시키기학습 시킨 것을 바탕으로 현재 얼굴이 누구인지 알아내기의 과정을 거친다.하나씩 차근차근 알아보자.
[프로젝트] OpenCV 자동차 번호판 인식
자동차 번호판 인식 with OpenCV 1. 라이브러리 호출 2. Read Input Image 3. Convert Image to Grayscale¶ 4. Adaptive Thresholding 4-1. Gaussian Blur 비적용 / 적용 비교 5.
openCV (1)
opencv는 영상처리, 이미지, 동영상을 다루는 개발자라면 자주 사용하게 되는 라이브러리이다. opencv에서 자주 사용하는 기본 기능을 소개한다. 본 게시물은 python에서 opencv를 사용한다고 가정하고 작성하였다. 0. openCV 설치 1. 읽기 cv
Python OpenCV - 비트 연산
threshold : 이미지에서 픽셀값이 임계값보다 크거나 작을 때, 각각 설정한 값으로 할당하기threshold를 하기 위해서는 이미지를 grayscale로 변환해야 함이진화(흑/백)하기 위한 기준값(임계값)
Python OpenCV - 채널, 컬러
채널을 B(Blue), G(Green), R(Red)로 분리분리된 채널들은 단일 채널이므로 흑백의 색상으로만 표현
Python OpenCV - ROI(관심 영역)
각 경계 상자를 선택한 후 "Enter"또는 "Space"버튼을 클릭하여 마무리하고 새 경계 상자를 선택경계 상자 선택이 끝나면 "Esc"키를 눌러 ROI 선택을 종료하고 추적을 시작
Python OpenCV - 트랙바(Track Bar)
스코롤 바의 하나로, 슬라이더 바의 형태일정 범위 내이 값을 변경할 때 사용생성된 윈도우 창에 트랙바를 부착 가능(미리 윈도우 창이 생성된 상태여야 함)