David의 개발 이야기!

시작하기 앞서, 용어를 설명하려고 한다. Feature Description 은, 여러 필터와 detector 들을 통해 검출된 feature points 주변의 정보를 요약하여, 그 특징점을 기술하는 단게이다. 이 과정은, 특징점의 위치뿐만 아니라, 그 특징점이 어떤 외형적인 특성을 가지고 있는지 포착하는 것을 목표로 한다. 이는, 다른 이미지에서 같은 특징점을 식별하고 매칭하는데 사용할 수 있는 정보를 제공한다. 우리는 이전 포스팅까지, 어떻게 interest points들을 찾는지 배웠다. 이제 우리의 다음 목표는, corresponding pair를 찾는것이다! 위의 작업은 매우 어려운 작업중 하나인데, 왜냐하면, 이미지의 색깔도 고려해야하며, 또, 다양한 appearance 및 various g..

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 ..