Vision Archives - SHA Computing

Vision – 객체 추적 (Tracking)

객체 추적은 비디오 영상에서 객체를 계속 추적하는 기술입니다.쉽게 말하면 프레임마다 객체 찾는 것을 반복하는 것을 말합니다. 이번 포스팅은 객체 추적과 관련된 비디오 […]

영상 분할은 입력 영상에서 픽셀 단위로 배경 및 객체를 분류하는 작업입니다. 영상 분할은 세 가지로 나뉘어 집니다. semantic segmentation은 픽셀 단위로 객체와 배경을 […]

객체 검출은 입력 영상에서 사용자가 원하는 객체를 찾고 객체의 위치와 바운딩 박스를 구하는 것입니다. 참고로 이전에 소개한 ‘템플릿 매칭’과 ‘디스크립터를 이용한 매칭’도 […]

매칭은 쉽게 말해 ‘일치하는 객체 찾기’입니다. 템플릿과 일치하는 객체를 입력 영상에서 찾는 작업을 의미합니다. 지금부터 매칭의 여러 가지 방법을 소개하겠습니다. Block Matching […]

특징점 (keypoint) 특징점은 ‘영상에서 특징이 될 만한 지점’, ‘영상에서 중요 정보를 가지고 있다고 판단되는 지점’입니다. 특징점을 이용하면 (객체 검출 및 인식), (추적), […]

영상 특징 영상으로부터 추출한 유용한 정보를 ‘영상 특징’이라고 합니다. 예를 들어 (밝기 평균, 히스토그램, 에지, 코너) 등이 있습니다. 특징은 전역 특징과 지역 […]

필터링 필터링은 ‘입력 영상에 필터를 씌워서 출력 영상을 만드는 것’입니다. 그럼 필터링은 어떤 방식으로 이루어질까요? 여러 방식이 있지만 주로 ‘합성곱 연산’을 이용합니다. […]

그래픽 출력 함수 직선 그리기 cv2.line함수를 이용하면 직선을 그릴 수 있습니다.이 때 LineType은 다음과 같이 세 가지가 있습니다. 4-connected line현재 픽셀을 기준으로 […]

기본 정의 영상 정보를 시각적으로 표현한 것 -> 이미지, 동영상 영상 처리 영상을 입력으로 받아서 조작하는 것 ex) 픽셀, 색상, 모양 조작 […]