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고속 푸리에 변환(FFT) : 이산 푸리에 변환을 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘주어진 N개의 복소수 입력값에 대해 입력 신호를 N개의 동일한 길이의 부분 신호로 분할한 다음, 각 부분 신호에 대해 DFT를 계산하고 부분 신호의 길이가 1이 될 때까지 이 과정을 반복한다.이후 결과적으로 나온 DFT를 계산하고 부분 신호의 길이가 1이 될 때까지 이 과정을 반복한다.이후 결과적으로 나온 DFT값을 결합하여 전체 FFT값을 얻을 수 있다.FFT는 신호처리, 영상 등 다양한 분야에서 사용되며 고속 연산의 속도와 효율성이 좋은 것이 특징이다.FFT와 DFT 모두 주파수 영역으로의 신호 변환에 사용되는 것은 동일하다. [복소수 계산 횟수, 계산 복잡도]DFT → O(N^2) : 길이 N이 커질 때는 계산량이 급..

영차 유지 보간: 이산 신호의 샘플 값을 일정한 간격으로 유지하여 값을 보간하는 방법. 새로운 샘플이 나타나기 전까지 이전 샘플의 값을 유지함으로써 보간을 수행한다. 이는 선형적으로 변하는 값을 추정하는 것보다 단순하고 계산 비용이 적으나, 신호의 변화가 급격한 부분에서는 왜곡이 발생할 수 있기 때문에 정확한 보간이 필요한 경우 적합하지 않다.  일차 유지 보간큐빅-스플라인 보간: 이산신호의 인접한 두 샘플 사이의 값을 직선으로 연결하여 새로운 샘플 값을 추정하는 방법으로, 선형적인 보간을 수행하여 두 샘플 값을 추정한다. 영차유지보간에 비해 왜곡이 적고 더 자연스로운 복원이 가능하지만 계산비용이 더 많이 들고, 신호의 변화가 빠른 고주파 신호의 경우 왜곡이 발생할 수 있기에 신호의 정확도가 저하될 수 ..

DSP(Digital Signal Processing)란 디지털 신호 처리를 뜻하는 단어로, 연속신호를 샘플링하여 생성된 이산신호를 대상으로 그 신호의 특성을 이해하고, 분석하며 원하는 신호를 출력하기 위해 행하는 일련의 모든 처리 과정을 말한다. DSP의 가장 큰 특징은 실시간 처리, 고성능 연산, 반복 연산을 고속으로 실행할 수 있는 회로가 내장되어 있어 신호를 빠르게 처리한다는 것이다. 현재 우리 삶에서 흔하게 접할 수 있는 멀티미디어, 디지털 통신 기기는 매우 복잡한 신호 처리를 요구하기에 DSP는 전자기기에 필수적인 과정이다. DSP를 이용한 활용 자료 중 음성인식은 사용자의 입력 신호인 사람의 음성을 실시간으로 컴퓨터가 인식할 수 있는 형태로 변환하는 작업으로, DSP의 실시간 처리 특성을 이..

📌GUI (Graphical User Interface) : 화면상에 보이는 아이콘, 창, 메뉴 등을 마우스 등으로 클릭하여 컴퓨터에 명령을 내리는 인터페이스아이콘, 버튼, 메뉴, 창 등의 시각적 요소가 포함되며, 사용자는 마우스나 터치스크린을 사용하여 직관적으로 조작 가능CLI를 가시적으로 확인할 수 있도록 감싼 환경사용자 친화적멀티태스킹 용이 : 여러 창을 동시에 열어 다양한 작업 수행 가능 → 효율적인 작업단점 ) 자원 소모, 속도제한, 제한된 자동화 : 효율적이지 않은 데이터 공간 필요, 반복적인 작업 자동화 불가능  📌CLI (Command Line Interface) : 입출력만을 이용해서 컴퓨터와 소통하는 텍스트 기반의 인터페이스높은 작업 효율 : GUI에서 손으로 직접 클릭하는 것보다 ..

에지 검출 : 물체 내부는 명암이 서서히 변하고 물체 경계는 명암이 급격히 변하는 특성 활용미분 : 변수 x가 미세하게 증가했을 때 함수 변화량을 측정하는 기법정수 좌표를 쓰는 디지털 영상에서는 x의 최소 변화량이 1이기에, δx =1 로 한다디지털 영상의 미분해당 식을 영상 f에 적용하는 일은 필터 u(에지 연산자)로 컨볼루션 하여 구현.필터 u의 중심점은 왼쪽 화소임.에지영상 f’은 명암값이 커지면 미분값으로 양수를, 작아지면 음수를 갖는다.[현실 세계의 램프 에지] : 명암이 몇 화소에 걸쳐 변하는 에지에지의 두께가 1보다 큰 경우, 에지의 정확한 위치를 찾는 데에 문제가 생김.1차 미분은 에지 발생 여부, 에지가 어떤 방향을 향하는지에 대한 정보가 제공됨.2차 미분 영상 f’’은 컨볼루션을 두 번..

📌 영상 처리 : 특적 목적을 달성하기 위해 원래 영상을 개선된 새로운 영상으로 변환하는 작업물체에서 반사된 빛이 카메라의 작은 구멍을 통해 안으로 들어가 뒷면에 있는 영상 평면에 맺힌다. 영상 평면이란 눈의 경우 망막, 필름 카메라의 경우 필름, 디지털카메라의 경우 CCD센서빛이라는 아날로그 신호를 받은 CCD센서는 샘플링/양자화 과정을 거쳐 디지털 신호로 변환하고, 영상을 메모리에 저장함.가로 N*세로 M(영상의 크기, 해상도)의 구간으로 샘플링 후, L단계로 양자화.L은 보통 한 바이트로 표현할 수 있도록 L=256을 사용. f(j, i) : j행 i열의 명암.원점이 왼쪽 위에 위치함.영상을 저장하는 배열에서 화소의 위치를 지정할 때는 그림처럼 (y, x) 표기를 사용하지만 그 외에는 주로 (x,..

파이썬 코드결과 화면 GrabCut 알고리즘에서 반복 횟수의 역할: 40 번째 줄의 grabCut 메서드의 6번째 매개변수는 물체 및 배경을 추정하기 위해 반복적으로 알고리즘이 실행되는 횟수를 의미한다. GrabCut 반복 횟수 조정에 따른 성능 변화: 5 → 1로 바꾼다면 알고리즘의 반복 횟수를 줄이는 것으로, 처리 시간이 줄어들어 grabCut 알고리즘이 더욱 빨리 수렴한다. 그러나 반복 횟수가 충분하지 않아 알고리즘이 물체와 배경을 정확히 구분하는 데에 필요한 충분한 정보를 수집하지 못하기에 결과가 덜 정확하게 분리되어 출력됨. 물체와 배경 경계가 흐리거나 일부 배경이 물체로 잘못 분류되는 등의 문제 발생할 수 있다.  Scharr 연산자를 이용한 에지 감지의 장점: Scharr 연산자는 이미지의 ..

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컴퓨터 비전 방법론규칙 기방 방법론 : 인간의 논리 체계를 바탕으로 데이터를 이해하는 방법 (6장 내용)기계 학습 방법론 : 획득한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하는 방법신경망 모델 - 얕은 신경망, 깊은 신경망(딥러닝)*얕은 신경망 : 퍼셉트론 ~ 다층 퍼셉트론 ~ 깊은 다층 퍼셉트론 * 딥러닝 : 깊은 신경망 구조를 설계하고 학습하고 예측에 사용하는 기술 비신경망 모델모델 : 기계학습에서 부르는 함수학습 : 수집한 데이터로 방정식을 풀어 함수를 알아내는 일예측 : 학습된 모델로 결과를 계산하는 일 기계학습의 4단계 : 데이터 수집 → 모델 선택 → 학습 → 예측데이터 수집모델의 입력 : 특징 벡터   / 모델의 출력 : 참값, 레이블 회귀 문제 : 레이블이 연속적인 값분류 문제 : 레이블이 이산적인..

지능 에이전트 : 센서를 통해 환경을 지각하고 액추에이터를 통해 환경에 행동을 가한다고 볼 수 있는 모든 것  : 비전 프로그램을 비전 에이전트로 확장하려면 적절한 그래픽 사용자 인터페이스(GIU)를 추가해야 함.이 책의 파이썬 GIU프로그래밍은 PyQt 라이브러리로 구현[프로그램6-1] (비전 프로그래밍 예시1)~class BeepSound(QmainWindow) # BeepSound 클래스 선언. #QmainWindow 클래스를 상속받겠다는 뜻    def __init__(self)#BeepSound 클래스로 객체를 생성하면 자동으로 실행되는 생성자 함수 정의~         shortBeepButten.clicked.connect(self.shortBeepFunction) #콜백 함수 지정    #..