CS STUDY

1. 가우시안과 다중 스케일 효과 Marr와 Hiderth는 에지 검출에 새로운 물줄기를 만들었다. 이들은 1차 미분 대신 2차 미분을 사용하였는데, 미분을 적용하기 전에 가우시안으로 스무딩 하는 전처리 과정을 중요하게 생각했다. 가우시안을 사용하는 첫 번째 이유는 가우시안 스무딩은 잡음에 대처하는 효과가 있는데 미분은 잡음을 증폭하므로 스무딩은 매우 중요하다. 다음 그림은 명암 5를 갖는 균일한 영역에 9라는 소금, 1이라는 후추가 섞인 솔트페퍼 잡음을 보여준다. 두 번째와 세 번째 줄은 1차 미분과 2차 미분을 거치면서 잡음이 증폭되는 현상을 보여준다. 2차 미분을 살펴보면 잡음의 값뿐 아니라 폭도 넓어졌음을 알 수 있다. 두 번째 이유는 가우시안의 매개변수 시그마를 조절해 다중 스케일 효과를 얻는 ..

물체의 경계에서는 명암값에 급격한 변화가 일어난다는 것을 알 수 있다. 에지란 영상의 명암, 컬러 또는 텍스처와 같은 특성이 급격히 변하는 지점이다. 모든 에지 검출 알고리즘은 변화를 측정하고 변화량이 큰 곳을 에지로 취하는 원리를 따른다. 1. 디지털 영상의 미분 2. 에지 모델과 연산자 소벨 연산자는 가까운 화소에 더 큰 가중치를 준다. 이들 중 소벨이 가장 널리 사용된다. 3. 에지 강도와 에지 방향

컬러 영상에 앞에서 배운 영상 처리 연산을 적용하는 방법에 대해 생각해 보자. 가장 간단한 방법은 R,G,B 채널을 독립적으로 간주하여, 각각에 연산을 수행하고 그 결과를 새로운 RGB 영상으로 취하는 것이다. 샤프닝, 점 연산도 마찬가지이다. 모든 연산을 이렇게 독립적으로 수행해서 되는것은 아니다. 예를 들어 히스토그램 평활화를 세 채널로 나누어 처리하면 이상한 결과를 얻게 된다. 출처: 컴퓨터비전 - 오일석

컴퓨터 비전은 영상에 나타난 물체의 모양을 분석하거나 원하는 형태로 바꾸는 작업을 자주 한다. 모폴로지는 이럴 때 유용하게 사용할 수 있는 연산이다. 1. 이진 모폴로지 침식은 구조요소보다 작은 크기의 돌출 부분을 깍는다. 침식된 영상에 팽창을 적용하면(열기) 깎여 없어진 부분을 제외하고 원래 크기로 복원된다. 팽창은 구멍을 메운다. 지름이 3보다 작은 구멍이 있었다면, 꽉 메워졌을 것이다. 하지만 3 이상이면 팽창으로 작아졌다가 침식을 적용하면(닫기) 원래 크기로 돌아온다. 침식과 열기는 구멍에 대해서도 반대 작용을 한다. 2. 명암 모폴로지 출처: 컴퓨터비전 - 오일석

출처: 컴퓨터 비전 - 오일석

점 연산point operation: 어떤 화소가 자신의 값만 보고 새로운 값을 결정하는 경우 영역 연산area operation: 이웃에 있는 몇 개의 화소들을 보고 새로운 값을 정하는 경우 기하 연산geometric operation: 일정한 기하학적 규칙에 따라 다른 곳에 있는 값을 취할 수 있는 경우 1. 점 연산 2. 영역 연산 컨볼루션은 일반적인 연산이다. 왜냐하면 컨볼루션 그 자체가 특정 목적을 갖는 게 아니라 마스크의 모양과 크기가 정해지면 그때 비로소 특정 효과가 결정되기 때문이다. 다음 그림은 널리 사용되는 마스크와 컨볼루션을 수행한 결과 영상을 보여준다. 박스나 가우시안과 같은 연산을 스무딩 연산이라고 부르며 주로 영상 향상 작업에 많이 사용한다. 왜냐하면 영상에 나타난 잡읍은 주로 ..

참고: 컴퓨터비전 - 오일석

1. 히스토그램 계산 2. 히스토그램 용도 3. 히스토그램 역투영과 얼굴 검출 출처: 컴퓨터비전 - 오일석

1. 과학적 접근과 공학적 접근 컴퓨터 비전의 목표는 다음과 같이 두 가지로 구분할 수 있다.. 사람의 시각에 맞먹는 인공 시각을 만든다. 한정된 범위에서 특정한 임무를 달성하는 인공 시각을 만든다. 컴퓨터 비전이 어려운 본질적인 이유는 역 문제inverse problem 라는 점에서 찾아볼 수 있다. 입력 영상은 3차원 세계를 투영하여 얻은 것인데, 컴퓨터 비전은 2차원 영상으로부터 역으로 3차원 세계를 알아내는 과정이다. 불행이도 투영 과정에서 물체까지의 거리와 같은 중요한 정보는 사라진다. 2. 계층적 처리 컴퓨터 비전의 처리 과정은 다음과 같이 세 단계로 나눌 수 있다. 맨 앞의 전처리 단계는 주로 영상 처리가 담당한다. 카메라로 획득한 원래 영상을 입력 받아 사용 목적에 맞게 적절하게 처리하여 ..

https://www.kaggle.com/alessiocorrado99/animals10 Animals-10 Animal pictures of 10 different categories taken from google images www.kaggle.com 10개의 클래스를 가진 동물 이미지를 분류하는 방법에 대해 정리한 글이다. 먼저 필요한 모듈들을 import 해준다. import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) # Input data files are available in the read-only "../input/" directory # For exa..