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런닝머신 (ML)

[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 투시 변환
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 투시 변환 2023. 5. 10. 투시 변환은 직사각형 형태의 영상을 임의로 볼록 사각형 형태로 변경할 수 있는 변환이다. 투시 변환에 의해 원본 영상에 있던 직선은 결과 영상에서 그대로 직선성이 유지되지만, 두 직선의 평행 관계는 깨어질 수 있다. 예제를 통해 getPerspectiveTransform() 함수와 warpPerspective() 함수를 알아보겠다Mat src;Point2f srcPts[4], dstPts[4];void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void* userdata);int main(){ src = imread("card.bmp"); if (src.empty()) { cerr
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 어파인 변환 2
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 어파인 변환 2 2023. 5. 10. 2023.05.09 - [러닝머신] - [컴퓨터 비전 & 머신러닝] 어파인 변환 1 [컴퓨터 비전 & 머신러닝] 어파인 변환 1 어파인 변환은 영상의 평행 이동, 확대 및 축소, 회전 등의 조합으로 만들 수 있는 기하학적 변환을 나타낸다. 어파인 변환은 모두 여섯 개의 파라미터(a, b, c, d, e, f)를 시용한 수식으로 정의할 zenstudy.tistory.com 1에 이어서 더 많은 기하학적 변환을 알아보겠다 크기 변환은 영상의 전체적인 크기를 확대 또는 축소하는 변환이다. 크기변환 resize 함수는 보간법 알고리즘이 필요하다 InterpolationFlags 열거형 상수 설명 INTER_NEAREST 최근방 이웃 보간법 가장 빠르게 동작하지만 결과 영상 화질이 좋지 못함 INTER_LINEA..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 어파인 변환 1
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 어파인 변환 1 2023. 5. 9. 어파인 변환은 영상의 평행 이동, 확대 및 축소, 회전 등의 조합으로 만들 수 있는 기하학적 변환을 나타낸다. 어파인 변환은 모두 여섯 개의 파라미터(a, b, c, d, e, f)를 시용한 수식으로 정의할 수 있다. 어파인 변환에 의해 입력 영상의 좌표 (x, y)가 결과 영상의 좌표 (x', y')로 이동하는 수식이다 행렬을 이용하여 하나의 수식으로 표현할 수 있다. x,y 앞에는 2x2 행렬을 곱하고, 2x1 행렬을 더하는 형태로 어파인 변환을 표현한다. 수학적 편의를 위해 입력 영상의 좌표 (x, y)에 1을 추가하여 (x, y, 1) 형태로 바꿀 수 있다. 입력 영상과 어파인 변환 결과 영상으로부터 어파인 변환 행렬을 구하기 위해서는 최소 세 점의 이동관계를 알아야 한다 어파인 변환에 의해 직사..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 잡음 제거 필터링
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 잡음 제거 필터링 2023. 4. 26. 영상과 잡음 모델 영상에서 잡음은 주로 영상을 획득하는 과정에서 발생하며, 디지털 카메라에서 사진을 촬영하는 경우에는 광학적 신호를 전기적 신호로 변환하는 센서에서 주로 잡음이 추가된다 디지털 카메라에서 카메라 렌즈가 바라보는 장면을 원본 신호 s(x,y)라고 하고, 여기에 추가되는 잡음을 n(x,y)라고 표현한다면 실제로 카메라에서 획득되는 영상 신호는 f(x,y)이다 잡음이 생성되는 방식을 잡음 모델이라고 하며, 가장 대표적인 잡음 모델은 가우시안 잡음 모델이다. 표준 편차가 작은 가우시안 잡음 모델일수록 잡음에 의한 픽셀 값 변화가 적다 OpenCV 에서는 randn() 함수를 사용해 가우시안 잡음으로 구성된 행렬을 생성하여 반환한다 void noise_gaussian() { Mat src = im..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 샤프닝 : 영상 날카롭게 하기
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 샤프닝 : 영상 날카롭게 하기 2023. 4. 24. 샤프닝은 초점이 잘 맞은 사진처럼 사물의 윤곽이 뚜렷하고 선명한 느낌이 나도록 영상을 변경하는 필터링 기법이다 이미 촬영된 사진을 초점이 잘 맞는 사진처럼 보이게끔 변경하려면 영상 에지 근방에서 픽셀 값의 명암비가 커지도록 수정해야 한다 언샤프 마스크 필터 : 샤프닝을 구현하기 위해서는 블러링된 영상을 사용해야 한다. 여기서 블러링이 적용된 영상을 언샤프닝 영상이라고 한다. 이처럼 언샤프닝 영상을 이용하여 역으로 날카로운 영상을 생성하는 필터를 언샤프 마스크 필터라고 한다 가로축은 픽셀 좌표의 이동을 나타내며, 세로축은 픽셀 값을 나타낸다. (a)는 영상의 에지 부근에서 픽셀 값이 증가하는 모양을 나타낸 것이다 (b)에서 파란색 실선 그래프는 (a)의 그래프에 블러링을 적용한 결과이다 (c)는 (a)의 ..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 블러링 : 영상 부드럽게 하기
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 블러링 : 영상 부드럽게 하기 2023. 4. 24. 블러링 : 마치 초점이 맞지 않은 사진처럼 영상을 부드럽게 만드는 필터링 기법이며 스무딩이라고도 불린다, 영상에서 인접한 픽셀 간의 픽셀 값 변화가 크지 않은 경우 부드러운 느낌을 받은 수 있다, 거친 느낌의 입력 영상을 부드럽게 만드는 용도를 사용되기도 하고, 입력 영상에 존재하는 잡음의 영샹을 제거하는 전처리 과정으로도 사용된다 블러링 필터 중 단순하고 구현하기 쉬운 필터는 평균값 필터이다. 평균값 필터는 입력 영상에서 특정 픽셀과 주변 픽셀들의 산술 평균을 결과 영상 픽셀 값으로 설정하는 필터이다. 평균 값 필터에 의해 생성되는 결과 영상은 픽셀 값의 급격한 변화가 줄어들어 날카로운 에지가 무너지고 잡음의 영샹이 크게 사라지는 효과가 있다 각각의 행렬은 모두 원소 값이 1로 설정되어 있고, 행렬의 ..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 필터링
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 필터링 2023. 4. 20. 영상처리에서 필터링이란 영상에서 원하는 정보만 통과시키고 원치 않는 정보는 걸러 내는 작업이다, 영상에서 지저분한 노이즈를 걸러내어 영상을 깔끔하게 할 수 있고, 부드러운 느낌을 제거함으로써 영상을 좀 더 날카로운 느낌이 나도록 만들 수 있다 영상의 필터링은 마스트라도 부르고 작은 크기의 행렬을 이용한다 커널, 윈도우라고도 부르며 경우에 따라서는 마스크 자체를 필터라고 부르기도 한다 다양한 필터 마스크에서 진한색으로 표시한 위치는 고정점을 나타낸다, 고정점은 현재 필터링 작업을 수행하고 있는 기준 픽셀 위치를 나타내고, 대부분의 경우 마스크 행렬 정중앙을 고정점으로 사용한다 마스크를 이용한 필터링은 입력 영상의 모든 픽셀 위로 마스크 행렬을 이동시키면서 마스크 연산을 수행하는 방식으로 이루어진다 마스트 ..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 논리 연산
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 논리 연산 2023. 4. 18. 영상의 논리 연산은 픽셀 값을 이진수로 표현하여 각 비트 단위 논리 연산을 수행하는 것을 의미한다 a b a AND b a OR b a XOR b NOT a 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 논리 연산을 예제로 간단하게 알아보자 { Mat src1 = imread("lenna256.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); Mat src2 = imread("square.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); if (src1.empty() || src2.empty()) { cerr
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 산술 연산
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 산술 연산 2023. 4. 18. 영상은 일종의 2차원 행렬이기 때문에 행렬의 산술 연산을 그대로 적용할 수 있다 dst(x, y) = saturate(src1(x, y) + src2(x, y)) OpenCV에서는 add() 함수를 사용해 영상의 덧셈을 수행할 수 있다 void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray(), int dtype = -1); //src1 -> 첫 번째 입력 행렬 또는 스칼라 //src2 -> 두 번째 입력 행렬 또는 스칼라 //dst -> 입력 행렬과 같은 크기, 같은 채널 수를 갖는 출력 행렬 //mask -> 8비트 1채널 마스크 영상 //dtype -> 출력 행렬의 깊이, 깊이가 같은 경우에는 -1을 ..
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