# opencv

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운영 체제와 연동하여 파일을 호출하기 위해 os 라이브러리이미지를 읽어올 opencv 라이브러리 cv2이미지를 표현해줄 matplotlib.pyplot 라이브러리 호출랜덤으로 이미지를 선정하여 표시해주기 위해 random 라이브러리 호출하위 폴더 안에 저장되어있는 Ri

segassdc1

\-OpenCV 복습하던 중 Iteration에 대한 흥미로운 사실을 발견하고, 차후 내가 알아보기 위해 기록을 남김c++ 기반 OpenCV를 복습하고 있는데 Mat의 원소를 얻는 연산중 접근할수 있는 방법은 3가지 정도가 있다.\*m1,m2,m3 변수는 32비트 fl

knine3

OpenCV에서 컬러 영상 표현 방법빨강 , 초록 , 파랑 색 성분을 각각 256단계로 표현CV_8UC3 타입OpenCV에서는 RGB순서가 아니라 BGR순서를 기본으로 사용RGB 색상을 그레이스케일로 변환Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B장점 -> 데이

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화소들의 공간적인 관계를 바꾸는 것을 기하학적 연산이라고 한다.화소를 재배치하여 화소 사이의 관계를 변환시키는 기하학적 변환은 기하학적 왜곡을 바로잡는데 사용하거나, 영상을 찌그려뜨려 색다른 영상을 얻는 데도 사용하기도 하며, 두 장 이상의 영상이 공통적으로 갖고 있는

haikoo_ai96

opencv 를 쓰고 싶은데 이미지 read 에서 오류가 있으신분들이미지 로드 할때만 PIL로 사용하여 우회그 후 opencv를 자유롭게 사용만약 경로가 존재하는데도 numpy array 가 아닌 NoneType이 출력이 되면 아래 방법으로 시도해보세요.이미지 불러올때

zzwon1212

에지는 이미지에서 픽셀값 변화가 급격한 지점이다. 일계도함수에서는 에지 검출에 필요한 local extrema 여럿 존재하므로 적절한 threshold가 필요하며, 에지 위치는 여러 픽셀로 나타날 수 있다. 이계도함수에서는 에지에서 zero-crossing이 발생한다.

knine3

영상의 특징 중에서 코너의 특징평탄한 영역 , 에지 영역에 비해 변별력이 높음이동 , 회전 변환에 강인크기 변환에 취약크기 불변 특징점스케일 스페이스 또는 이미지 피라미드를 구성하여 영상의 크기가 바뀌더라도 반복적으로 검출될 수 있는 특징점을 찾으면 매칭 등의 응용에서

knine3

영상의 필터링영상에서 필요한 정보만 통과 시키고 원치 않은 정보를 걸러내는 작업블러링 , 샤프닝 , 잡음 제거 , 에지 검출 등주파수 공간에서의 필터링푸리에 변환을 이용하여 영상을 주파수 공간으로 변환하여 필터링을 수행하는 방법공간적 필터링영상의 픽셀 값을 직접 이용하

knine3

밝기 조절영상 전체 밝기를 일괄적으로 밝게 만들거나 어둡게 만드는 연산실행 결과입력 영상보다 좀 더 밝아진 모습을 볼 수 있다.히스토그램영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것예를 들어 그레이스케일 영상에서 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고

dchlseo

Overview of Contour Approximation in OpenCVThis tutorial from PyImageSearch focuses on the practical implementation of the Ramer–Douglas–Peucker algor

minjeongju11

cv2 import error발생 시 try:제일 대중적인 방법으로 보임찾아보니 4.5.3.56 version도 가능해 보임. → reference

dchlseo

Canny Edge Detection is a popular edge detection algorithm developed by John F. Canny in 1986. It is a multi-stage algorithm used to detect a wide ran

jh11240

구현한 순서는현재 픽셀좌표(x,y) 주위의 window(크기는 kernelsize로 받아온다.)의 픽셀값을 전부 벡터에 넣고 정렬을 한다.현재 픽셀값이 정렬된 벡터의 범위에 포함되는 지 확인을 한다.포함이 된다면 현재 픽셀값을 정렬된 벡터에서 중간값으로 할당해주고 포함

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질병 D.비궤양성 각막염, E.안검염에 쓰인 EfficientNet을 통해 학습 및 모델을 작성하고 정확도를 분석하여 보자 EfficientNet > EfficientNet은 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution) 사이에 어떤 관

knine3

예제 코드using namespace std;using namespace cv;int main(){ VideoCapture cap("test_video.mp4");}using namespace std;using namespace cv;void MaskOp1();void

psi1908

OpenCV는 다양한 특징점 알고리즘을 지원한다.현재, 두 이미지의 테두리 정확도를 검사하기 위해 3가지의 알고리즘을 찾아보았고 프로젝트에 더 적합한 알고리즘을 선택하기 위해 공부해보았다.: KAZE는 키포인트 검출과 기술자 계산을 포함한 종합적인 알고리즘이다.이미지

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앞서 설명한 질병 A.각막궤양을 ResNet 50-Layer를 통해 학습, 모델을 작성하고, 해당 정확도를 분석ResNet 50-Layer는 50개 층을 이루는 ResNet으로 기존의 모델들은 모델의 깊이가 깊어질수록 오히려 성능이 떨어지는 결과를 가져온다고 밝혀냈다.