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히스토그램 평활화에 대해 살펴보자 평활화 하는 이유를 알아야 한다. 히스토그램 평활화는 원본영상을 개선하기 위한 작업이지만, 추가적으로 데이터를 더 첨가 하지는 않는다. 다만, 히스토그램의 형상을 분석하여 밝기 분포가 특정한 부분으로 치우친 것을 어느정도 넓은 영역에 걸쳐 밝기 분포를 넓히는 것이다. --> 존재하는 데이터의 총 양은 변하지 않는다. why 평활화? 인간의 눈은 영상의 절대적 밝기의 크기보다 대비가 증가할 때 인지도가 증가한다. 이런 영상이 있다. 전체적으로 어두우며 이 영상의 히스토그램은. 히스토그램 평활화를 해보자 #include #include #include using namespace std; int main() { int height= 256; int width=256; int..

컴퓨터 비전에서 사진 이미지의 픽셀값 분포도를 보기 위한 가장 기초적인 방법 histogram을 살펴보자 이런 그림이 있다.(gray image) 기본적인 생각은 이렇다. 화면에서 gray영상이면 0 ~ 255 값을 가진다. 영상에서 행과 열을 돌면서 각 픽셀값에 해당하는 변수에 count를 해주면 된다. 그리고 그것을 그래프처럼 표현해서 영상이 어떤 픽셀 분포도를 가지고 있는지를 보는 것이다. 간단하지만 많이 쓰이는 방법이다~ 참고합시다!! #include #include #include using namespace std; int main() { int height= 256; int width=256; int i,j,vmax,vmin; int m_HistoArr[256]; unsigned char O..

컴퓨터 비전에서 기본적으로 꼭 알아야할 보간. 보간(Interpolation)이란 ①새로운 점을 만들기 위해 수많은 점들을 평균화시키는 것. 이 방법은 샘플점들을 직선으로 연결하지 않고 곡선으로 연결함으로써 본래 신호파형에 대한 변형을 최소화시켜 준다. ②영상신호의 표준방식 변환시 기존의 정보로부터 새로운 정보를 만들어야 하는데 가령 525라인에서 625라인을 만들 때 처리되는 방식을 말한다. [네이버 지식백과] 보간이란, 통계적 혹은 실험적으로 구해진 데이터들(xi)로부터,주어진 데이터를 만족하는 근사 함수(f(x))를 구하고,이 식을 이용하여 주어진 변수에 대한 함수 값을 구하는 일련의 과정을 의미한다. 예를 들어, (0, 0), (1, 10), (2, 20)이 주어졌을 때, 이들에 대한 근사 함수를..

이번에는 openCV 함수를 사용한 openGL로 랜더링한 그림자가 있는 이미지를 뽑아 그 이미지들을 합치는 프로그래밍이다. 우선 openGL로 하나의 plane을 만들고 그 위에 solid cube를 만들었다. 그리고 x,y,z 를 각각 200만큼 카메라를 이동시킨 후 보이는 장면을 랜더링 했고 그것을 이미지로 뽑았다. ......등등 ( 난 40개의 그림자를 더했다 ) 그리고 openCV함수를 써서 각 이미지들의 픽셀값들을 더하는데 그 더한 값들을 이미지의 개수로 나눠준다. 그리고 각 픽셀 값들의 차이가 1이상 차이나면 다른 색으로 랜덤으로 뿌려주는 openCV 함수 floodFillPostprocess 를 사용했다. ........ Mat im1=imread("ScreenShot.png",0); ...

그림자가 있는 사진 영상 이미지 파일을 불러 들여 그림자만 뽑아내는 프로그래밍을 해보았다. openCV함수를 써서 간단하게 구현했는데 완벽하게 나오지는 않았지만 그림자만 뽑아 냈다. openCV는 2.3.1버전을 사용했다. ..... for(int y=0; y

컴퓨터 비전에서 영상에서 직선을 이용하는데 있어 빠지지 않고 등장하는 허프 변환(Hough transform)에 대해 알아보자 허프변환(Hough transfrom)이란? 영상에서 (x,y) 좌표공간의 픽셀들은 (r,θ) 매개변수 공간에서 곡선의 형태로 나타난다. 또한 (x,y) 좌표공간에서 같은 직선상에 존재하는 픽셀들의 경우 (r,θ) 매개변수 공간에서 교점을 가지게 된다. 허프 변환 기법은 이러한 특징을 이용하여 영상의 특징픽셀들을 (x,y) 좌표공간에서 (r,θ) 매개변수 공간으로 사상(mapping)시킨 후, 보팅 과정을 통해 교점을 찾아 직선 성분을 추출하는 방법이다. 허프 변환(Hough transform)은 디지털 화상 처리, 컴퓨터 비전 등에서 사용하는 용어이다. 허프 변환 기법에서는 (..

고압축률이 가능한 손실 부호화(lossy coding)에 대해 알아보자 손실 압축(損失 壓縮) 방식은 데이터를 압축하여 자료를 받는 곳에 압축으로 풀어서 원래의 것과 다르게 보여주는 것을 말하지만 어떠한 부분에서는 충분히 유용한 방식이다. 손실 압축은 특히 스트리밍 미디어와 인터넷 전화 등의 응용 프로그램 안에서 멀티미디어 데이터를 압축하는 데에 가장 많이 사용된다. (오디오, 비디오, 스틸 이미지) 한편, 무손실 압축은 텍스트로 된파일, 그리고 은행 기록과 같은 데이터 파일에 선호된다. 일반적인 구현은, 수학적 모델링 또는 예측 알고리즘을 통하여 주요 데이터를 표현하고, 오차값을 변환(트랜스폼)하여 양자화 시킨 후 전송하는 방법을 주로 사용한다. 각 단계에서는 주관적으로 중요한 정보들을 최대한 보존하는..

영상 압축(Image Compression) youtube, PandoraTV 등등등 영상, 동영상, 스트리밍의 시대가 왔다. 가수 싸이도 이런 시대의 흐름속에서 성공할 수 있었던 것이 아닐까 오늘은 영상 압축에 대해 알아봅시다. 그중에서도 무손실 부호화에 대해 공부해보자 영상 압축 [image compression] 방대한 양의 영상 데이터를 축소하는 작업. 영상 압축 방법은 영상 압축 후 복원 시 원래 영상의 정보를 모두 유지하는가 그렇지 않은가의 여부에 따라 손실압축(lossy compression)과 무손실 압축(lossless compression)으로 구별된다. 무손실 압축은 영상의 코팅과 디코팅을 완벽하게 수행하여 압축 영상을 복원한 영상이 원래 영상과 완전히 일치하는 압축 방법인 반면, 손..

Computer Vision분야에 있어 영상 처리(Image Processing)의 개념이 꼭 필요하다 - 영상 처리(Image Processing) 란 ? 영상 처리(Image processing) 또는 화상 처리는 넓게는 입출력이 영상인 모든 형태의 정보 처리를 가리키며, 사진이나 동영상을 처리하는 것이 대표적인 예이다. 대부분의 영상 처리 기법은 화상을 2차원 신호로 보고 여기에 표준적인 신호 처리 기법을 적용하는 방법을 쓴다. 20세기 중반까지 영상 처리는 아날로그로 이루어졌으며, 대부분 광학과 연관된 방법이었다. 이런 영상 처리는 현재까지도 홀로그래피 등에 사용되지만, 컴퓨터 처리 속도의 향상으로 인해 이런 기법들은 디지털 영상 처리 기법으로 많이 대체되었다. 일반적으로 디지털 영상 처리는 다양..

영상처리에서 자주 쓰이는 이분화에 대해.. 간단히 말해 위 그림 처럼 (a)와 (b)같은 영상들에서 일정값을 정하고(threshold 값) 그 이상이면 1 그 이하면 0으로 나누는 방법 (c), (d)는 이분화 한 영상. 이미지 이분화 ( Image Binarization ) 영상처리에 이용되는 데이터로는 컬러(color)데이터, 그레이(grey)데이터, 이진(binary)데이터가 있다. 그레이 영상 데이터의 예로는 흑백 사진이 있다. 흑백 사진은 원하는 장면을 농담으로 구분하여 나타내므로 색깔의 구분은 없다. 하지만 명암으로써 입체적인 감각을 느낄 수 있다. 이진 영상 데이터는 그레이 영상을 경계값(문턱치, threshold)을 이용하여 흑과 백의 두 가지 색으로 영상을 표현한다. 여기서 경계값(Thr..