ComputerVision Jack

필터링(filtering) 필터 : 선별하여 통과시키는 것 영상에서 필요한 정보만 통과시키고 원하지 않는 정보는 걸러냄 공간적 도메인 - 영상의 데이터 그래도 이용 주파수 도메인 - 영상의 데이터를 주파수 도메인으로 변경 후 사용 공간적 필터링(Spatial filtering) 공간 도메인의 영상을 그대로 사용하여 필터링 함 마스크(필터, 커널, 윈도우, 템플릿) 연산 이용 마스크 (i, j) 값에 따라 필터의 역할이 결정됨 최외악 필셀 처리 방법 (n x n) 마스크 필터링 수행 시 외각의 n / 2 픽셀 만큼 처리 못함 CNN padding인자와 관련이 있다. 최외각을 처리하는 방법에는 Ignore, Repeat, Mirror, Clamp가 있다. 평균값 필터(mean filter) 영상 주변 픽셀 ..

openCV 라이브러리를 사용한 주요기능 소개 동영상 파일 다루기 VideoCapture클래스 동영상도 정지한 이미지 영상을 저장한 형태. 동영상의 정지한 이미지 형태 = 프레임 따라서 동영상에서 프레임을 추출한 후, 영상처리기법을 적용시킨다. ViodeoCapture::VideoCapture(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY); #video capture클래스 생성자 bool VideoCapture::open(const String& filename, int apiPreference = CAP_ANY); #동영상 파일을 읽어와서 확인하는 함수 VideoCapture& VideoCapture::operator >>(Mat& image); bool..

사칙연산 덧셈 두영상의 각 화소값을 모두 더함 h(x, y) = f(x, y) + g(x, y) 출력 영상 = 입력영상1 + 입력영상2 - 영상의 크기가 비슷한 이미지끼리 연산하는 것이 좋다. 평균 n개의 영상의 평균 값을 구하여 적용함 h(x, y) = ((fx, y) + g(x, y)) / n 이러한 평균을 이용하면 잡음을 약간은 제거 할 수 있다. h(x, y) = (f(x, y) + f(x, y) + ....+ f(x, y)) / n / n개 다양한 잡음 섞인 영상의 평균값을 이용하기 때문이다. [코드] for (int i = 0; i

opencv 클래스 및 기본 메소드에 대한 정리. openCV주요 함수 간단 설명 Mat imread(const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR); #imread() 메소드 filename 영상 파일을 불러와 Mat객체로 변환하여 반환 폴더내의 파일을 불러오기 위해서 경로를 파일위치로 지정해 줘야 한다. bool inwrite(const String& filename, InputArray img, const std::vector& params = std::vector))); #Mat 객체에 저장되어 있는 영상 데이터를 파일로 저장하기 위해 사용하는 함수 bool Mat::empty() const #데이터가 정상적으로 불러왔는지 확인하기 위한 함수 void na..

영상의 반전 영상의 밝기 값을 반전 시킴 - 픽셀의 밝기 값을 변경한다. g(x, y) = 255 - f(x, y) 출력 영상 = 255 - 입력 영상 [코드] Mat image = imread("../_res/lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); CV_Assert(!image.empty()); # 영상처리의 이미지 lenna를 gray컬러로 읽어옵니다. CV_Assert();는 영상이 잘 읽어오면 False 실패하면 True를 반환합니다. (영상 읽기 체크) Mat result(image.size(), image.type()); # 반전 결과가 저장될 Mat객체를 생성합니다. for (int i = 0; i

컴퓨터 비전 개요 컴퓨터 비전은 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미있는 정보를 추출하는 방법을 연구 컴퓨터가 사람처럼 동등한 인지 작업을 할수 있게 만든다. 영상으로부터 유용한 정보를 추출하고, 이를 조합하여 결과를 유추한다. 컴퓨터 비전에서 주로 활용하는 영상 정보는 밝기, 색상, 모양, 텍스처등이 있다. 따라서 이들 정보와 머신러닝 알고리즘을 함께 사용하여 사물을 인지할 수 있다. 영상의 구조와 표현 방법 영상을 구성하는 최소 단위 픽셀(pixel) 픽셀은 사진과 요소를 뜻하는 영단어로 유래되었으며 화소라고 부른다. (즉 2000만 화소 = 2000만 개의 픽셀로 이루어짐) 하나의 픽셀은 하나의 밝기 또는 색상을 표현한다. 이러한 픽셀이 모여 2차원 영상을 구성한다. 영상은 2차원 ..

영상 광성 혹은 매체에 의한 정보를 시각적으로 표현한 것 이미지 (Gray image vs Color image) 영상처리 영상을 대상으로 하는 신호처리의 한 분야 영상의 화소값을 조작하여 여러 효과를 준다. (잡음제거, 영상압축, 와핑, 모핑 등..) 다양한 영상처리 얼굴 검출 (face detection) - 영상에서 얼굴을 찾는 것 (detection vs segmentation) 얼굴 인식 (face recognition) - 얼굴의 신원을 찾는것 (identification vs validation) 영상 검색 화질 개선 문자 처리 의료 영상 처리, 머신 비전 영상처리 프로그래밍 기초 #그레이(gray) 영상 밝기 정보만으로 구성된 영상 영상처리, 컴퓨터 비전에서 주로 사용 [값의 범위] - 한..