IT PAPER

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    #..

다중 스케일 영상을 구성하는 방법 가우시안 스무딩 방법 : 거리가 멀어지면 세부 내용이 점점 흐려지는 현상 모방. 표준편차를 조절하여 스케일을 연속값으로 세밀하게 조절할 수 있는 장점연속 공간에서 유도한 수식/알고리즘을 디지털(스케일) 공간으로 변환해 사용할 수 있음.스케일 공간의 미분은 정규 라플라시안 사용피라미드 방법 : 거리가 멀어짐에 따라 물체의 크기가 작아지는 현상을 모방.대강 구하고 싶을 때 이용 SIFT 특징점을 검출하는 과정 스케일 영상 구축 : 한 옥타브 내에서는 가우시안 스무딩 이용하여 세밀하게 조정, 옥타브를 건너뛸 때는 피라미드 방법 이용하여 영상을 반으로 줄임. 사진 여섯 장 - 0옥타브***~ . 0옥타브를 구축하려면 컨볼루션을 6번 수행해야 함. 옥타브는 표준편차=1.6으로 스..