Computer VIsion12

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  세개의 이미지를 합쳐서 brg색상모델의 사진 추출하기! 지난시간에 이미지가 어떻게 디지털화 되는가 살펴보았습니다. 이미지는 어떻게 디지털화되는가?이번시간에는 이미지라는 것이 어떻게 디지털화 되는가에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 이미지의 개념(Concept of Image)  이미지(Image)란?   이미지란 강도값을 갖고 있는 행렬을 말합니다.jack-channel-python.tistory.com 그리고 이번시간에는 이를 활용하여 실제로 세개의 색상채널 이미지를 합쳐보도록 하겠습니다. Reference_code(1): 하나로 붙어있는 세 이미지를 잘라서 세개의 이미지로 보여주기import numpy as npimport skimage as skimport skimage.io as skioimport matplotlib.pyplot as plt# n.. Computer VIsion/응용(실전편) 2024. 9. 23.

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  특징점(KeyPoint) 검출에 효과적인 Harris-Corner Detector에 대해 알아보자! 여러분 이미지 속 세상을 정확하게 파악하고 싶으신가요?이번시간에는 중요한 특징점을 찾고 검출해내는데 효과적인 'Harris 코너 검출기' 에 대해 소개해보도록 하겠습니다.     마치며..Harris 코너 검출기는 이미지의 중요한 특징점을 찾아주므로 지난 수십년간 많은 사랑을 받아온 영상처리 알고리즘입니다. 물체인식, 이미지 매칭 뿐만 아니라 3D Modeling 등 다양한 분야에서 활용되는 강력한 도구입니다. 이미지의 코너를 정확하게 찾아내어 더욱 정교한 분석이 가능하도록 해줍니다. 참고자료:링크(1): (OpenCV DOC)Harris Corner Detection링크(2): OpenCV - 26. 이미지의 특징점(Keypoints)과 특징점 검출기(Keypoints detector) 이것으로 이번 .. Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 9. 17.

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  '템플릿 매칭'에 효과적인 SIFT-Descriptor에 대해 알아보자! 이번시간에는 두 이미지 간의 템플릿을 비교(매칭)하는 방법과 그 과정에 대해서 설명드리겠습니다.흔히 컴퓨터비전에서는 두 이미지를 제시하고 여기서 특징점을 파악하여 왼쪽이미지의 이 부분과 오른쪽 이미지의 이 부분이 같은 것을 어떻게 수학적으로 알아낼 수 있을지에 대한 것이 주요 관심사였는데, 이 주제를 보통 'Template Matching'이라고 부릅니다.이 템플릿 매칭을 어떻게 효과적으로 해결할지에 대해서 얘기할때 대표적으로 거론되는 알고리즘 중 하나가 바로 SIFT-Descriptor입니다.  SIFT Descriptor란?정의:Scale-Invariant Feature Transform Descriptor의 약자로, 이미지 내에서 특징정(keypoint)을 찾아내고, 그 특징점을 나타내는 고유한 벡.. Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 9. 15.

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  Invariance(불변성) VS Discriminability(변별성) 오늘은 서로 상충되는 개념인 불변성과 변별성의 관계에 대해 알아보도록 하겠습니다.해당 내용은 과거부터 연구되어온 영상처리 분야에 더 가깝다고 볼수가 있는데요!  이미지 분석을 위해 이 두가지 속성은 서로 양립할 수 없는 그러한 관계입니다. 1. Invariance(불변성)1.1 정의:이미지나 비디오 데이터에 특정 변환이 가해져도 특징이 유지되는 성질 1.2 불변성의 네가지 종류:- 평행 이동 불변성: 이미지가 이동하더라도 특징이 동일하게 인식되는 성질.- 회전 불변성: 이미지가 회전하더라도 특징이 동일하게 인식되는 성질- 크기 불변성: 이미지가 확대 또는 축소되더라도 특징이 동일하게 인식되는 성질- 조명 불변성: 조명 조건이 변하더라도 특징이 동일하게 인식되는 성질 1.3 예시:- 얼굴 인식 시스템에서,.. Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 9. 2.

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  PC에서 그래픽카드로 Yolov5 커스텀 트레이닝 해보기! 이번 포스팅부터 Opencv부터 yolo등을 활용하여 다양한 컴퓨터비전을 실습해보도록 하겠습니다. 프로젝트를 진행할때 바로 적용해볼 수 있을 만한 그러한 영양가있는 실습 위주로 포스팅을 진행해보겠습니다. PC에서 그래픽카드로 Yolov5 커스텀 트레이닝 해보기 시작! 1. 환경(Environment) 저는 미니콘다 3.9버전을 다운받아, 미니콘다 가상환경을 기반으로 작업환경을 맞춰주었습니다.아래 링크를 타고 들어가줍니다. Latest Miniconda installer links by Python version — Anaconda documentationLatest Miniconda installer links by Python version This list of Miniconda installers .. Computer VIsion/응용(실전편) 2024. 8. 31.

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  인스타의 핵심인 이미지 필터링에 대해 알아보자! 요즘같이 인스타 같은 SNS를 많이 하는 분들에게는 이미지를 찍고 나서 보정을 하고 필터를 넣어내가 나온 사진을 더 자연스럽고 이쁘게 만드는게 대세인것 같습니다.이런 맥락에서 오늘은 인스타의 꽃인 이쁜 이미지를 만드는데 필요한 '이미지 필터링' 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1.이미지 필터링 정의 (Concept of Image Filtering)'필터링' 이라는 단어를 들으시면 어떤 개념이 떠오르시나요?다양한 것들이 있을 것 같습니다. 세탁기에 거름망 역할을 하는 필터가 있을 수도 있고, 불닭복음면을 만들때 뜨거운 물을 넣고 뚜껑에 구멍을 뚫어 면은 남긴채 물만 버리는 것도 하나의 필터라 볼수가 있겠죠. 에서는 이렇게 나와있습니다.이미지필터링이란,필터(Filter) 또는 커널(Kernel) 또는 윈도우.. Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 8. 27.

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  이미지는 어떻게 디지털화되는가? 이번시간에는 이미지라는 것이 어떻게 디지털화 되는가에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 이미지의 개념(Concept of Image)  이미지(Image)란?   이미지란 강도값을 갖고 있는 행렬을 말합니다. 지금부터는 이 행렬을 그리드라고 부르겠습니다.이 그리드는 각각의 고유한 픽셀들로 이루어져 있습니다. 그래서 만약 아래와 같은 이미지가 있다라고 가정하겠습니다. 그러면 일단 해당 그림을 총 세가지 필터가 입혀졌다고 볼수있습니다.(여기서부터는 필터를 채널로 대체해서 부르겠습니다)바로 이 "이 새끼 뭐야"라는 사진은 총 세개의 채널, RGB채널로 이루어져 있습니다. 여기서 Blue-Channel만 보면 위 그림이 640x480이기 때문에, 가로로 640개의 그리드로, 세로로는 480개의 그리드로 구성되.. Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 8. 23.

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  컴퓨터비전과 이미지프로세싱의 차이에 대해 알아보자! 오늘은 컴퓨터비전과 이미지프로세싱의 차이에 대해 알아보겠습니다.  이 둘은 어떤 차이가 있을까?  일단 이 두가지에 대해서 정의를 살펴보도록 하겠습니다.컴퓨터비전이란,인고지능의 한 분야로, 컴퓨터와 시스템을 통해 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출한 다음 이러한 정보를 바탕으로 작업을 실행하고 추천할 수 있도록 합니다. AI를 통해 컴퓨터가 생각을 할 수 있다면 컴퓨터 비전을 통해서는 컴퓨터가 보고 관찰하고 이해할 수 있습니다.출처: IBM(https://www.ibm.com/kr-ko/topics/computer-vision) 그 다음으로는 이미지프로세싱에 대해 알아보죠.이미지 프로세싱이란,흔히 '영상처리(Image Processing)' 또는 '화상처리'라고도 부르.. Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 8. 23.

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  컴퓨터비전(ComputerVision)에 들어가기에 앞서(intro) 해당 카테고리에 포스팅되는 글들은 경북대학교 전자공학부 수업과 개인 공부를 기반으로 정리한 포스팅글입니다. 주교재>해당 카테고리에서는 위 책, An introdunction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms(Bouguslaw Cyganek 저)을 공부하면서 배운 내용에 대해 다양한 실습과 실험적 접근을 해보고 그에 따른 고찰을 정리해서 포스팅을 진행하였습니다.부교재>  주요키워드>NoiseBlurringGaussian FilteringBilateral FilteringHarris Corner DetectorSobel Edge DetectionImage AlignmentVisual Odometry스테레오 비전3D Sensing Computer VIsion/입문(이론편) 2024. 8. 23.

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  Opencv를 이용하여 이미지 히스토그램 구현하기 오늘은 Opencv를 이용하여 이미지를 가져와 어떤 밝기의 픽셀이 가장 빈도수가 높은지를 히스토그램으르 나타내보겠습니다. 1. 히스토그램 정의 히스토그램이란?히스토그램이란, 이미지 밝기 분포를 그래프로 나타낸 것으로, 가로축은 0에서 256까지 픽셀의 밝기값으로 구성되고, 세로축은 밝기 값을 갖는 픽셀의 빈도수를 의미합니다.  2. 이미지 히스토그램 구현하기import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimg1 = cv2.imread('./assets/images/siba.jpg',0)img2 = cv2.imread('./assets/images/wow_siba.jpg',0)hist1 = cv2.calcHist([img1], [0], None, .. Computer VIsion/기초(OpenCV) 2024. 8. 23.

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  Opencv를 활용하여 이미지를 출력해보기 Opencv를 사용하여 이미지를 화면에 표시하는 기본적인 작업흐름을 알아보겠습니다.1.순서도  그 단계는 다음과 같습니다. 1.이미지 파일 열기더보기먼저 로커에 저장된 이미지파일의 경로를 파악하여 열어줍니다. 이때 ` cv2.imread() ` 함수를 사용합니다. 2.이미지를 화면에 표시더보기열었던 이미지를 화면에 표시하기 위해 `cv2.imshow()`함수를 사용합니다. 3.키 입력 대기더보기이미지를 화면에 표시한 후, 사용자가 키를 입력할때까지 대기한다. 이를 위해 cv2.waitKey()함수를 사용합니다.(마치 폴링이 돌고 있는 상황에서 중간에 인터럽트를 넣어서 새로운 이벤트를 발생시키는 것과 같습니다) 4.창 닫기더보기사용자가 키를 입력하여 인터럽트를 발생시키면, 표시된 창을 닫게 됩니다. 이는 .. Computer VIsion/기초(OpenCV) 2024. 8. 23.

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  Opencv를 활용하여 영상을 프레임별로 출력해보기 이번 챕터에서는 Opencv를 사용하여 영상을 프레임별로 출력해보겠습니다. 그 과정을 순서도로 아래와 같이 나타낼수가 있겠습니다. 이 과정은 영상 파일을 불러와서 각 프레임을 읽고, 이를 회색조 이미지로 변환하여 출력하는 예제의 흐름을 시각적으로 표현한 것입니다.  주요 단계를 설명하면 다음과 같습니다.1.현재 작업 디렉토리를 동영상 파일 위치로 변경더보기Python 코드를 실행하기 전에 작업 디렉토리를 영상 파일이 위치한 폴더로 변경합니다. 이를 통해 동영상 파일을 쉽게 불러올 수 있는 데요, 이를 위해 아래에서 상대경로를 통해 위치를 잡아주도록 하겠습니다.2.지정한 영상파일에 대해 VideoCapture 객체 생성더보기Opencv에는 'VideoCapture'라는 생성자가 있어, 이를 통해 객체를 생.. Computer VIsion/기초(OpenCV) 2024. 8. 23.