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David의 개발 이야기!
본 포스팅에서는 파노라마를 만드는 방법에 대해 기술 하고자 한다. 파노라마를 배우는 이유는, CV에서, 초급, 중급에 해당하는 기초적인 알고리즘이기 때문이다. 파노라마를 만드는 방식은 아래 순서와 같다. 1. Detect Interest Points 2. Describe small patches about such points 3. Find Matches between pairs of such points on two images 4. Find geometric transformations from one image to the other. 5. Warp one image to the other to align them 6. Blend the image together. 1. How can we find..
A. Image Gradient 1. How to detect Image Edges? Q1 ) How would you go about detecting edges in an image? => Take derivatives: derivatives are large at discontinuities. 미분은 이미지에서 강도가 급격히 변하는 영역을 강조한다. 이러한 영역은 대개 엣지에 해당한다. Q2) How do you differentiate a discrete image (or any other discrete signal)? => Use finite differences 디지털 이미지는 연속적이지 않고, 이산적이다. 이미지는 픽셀로 구성되며, 각 픽셀은 이산적인 강도 값을 가진다. 이는 연속함수에 사..
A. Interpolation 항상 헷갈리고, 이름만 보면 무서운 interpolation.. interpolation은, 주어진 데이터 포인트들 사이의 값을 추정하는 과정이다. 주어진 데이터들을 기반으로 missing 데이터를 예측하거나, 추론하는데 사용하는 방법이다. 즉, 이미지를 확대하거나, 축소할때 원본 이미지에 없던 새로운 픽셀 값을 결정해야하는데, 이때 interpolation 기법을 사용해 새로운 픽셀 값을 추정한다. 일반적인 Interpolation 방법으로는 다음과 같은 것들이 있다. 1. Neareat- neighbor interpolation (NN): 가장 가까운 픽셀 값을 그대로 사용. 계산이 간단하나 화질 저하 우려 2. Bilinear interpolation : 주변 4개의 ..
A. Linear Filtering 1. Linear Filter란? A linear filter performs a sum-of-products operation between an image f and a filter (or kernel, or mask) w. The kernel w is an array whose size defines the neighborhood of opertation, and whose coefficient determine the nature of the filter. 2. Linear Filters 특성 Additivity -> 선형 필터가 두개 이상의 입력신호를 결합할 때, 각 신호에 대한 필터의 출력을 단순히 합해서 전체출력을 계산할 수 있다. Homogeneity -..
1. Image 란? Each point in matrix called a "Pixel" A pixel has a 2D coordinate A pixel has a value (intensity) A pixel Value indicates amount of light High Pixel Value == more light Lower Pixel Value == less light A pixel value is bounded No light (black) = 0 Sensor limit (white) = max Typical ranges: 0-255 : fit into byte 0-1 : floating point 2. Filtering Filtering modifies an image by replacing..
CV에 대해 다음과 같은 Topic으로 포스팅을 해보고자 한다. 서울과학기술대 인공지능응용학과 김한울 교수님의 강의를 기준으로 포스팅하고자 한다. Lecture 주제: Topic 1 Image Processing Topic 2 Feature Detection and Matching Topic 3 Image Alignment and Stitching Topic 4 Image Classification Topic 5 Object Detection and Segmentation Topic 6 Dealing with Motion Topic 7 Camera Models Topic Geometric-Based Vision 실습 과제: Lab1 : Image Processing Lab2 : Panorama Lab3 ..