Template Matching: 유사도 측정 (1) Correlation (2) Zero-mean correlation (3) SSD; Sum of square difference (4) NCC; Normalized cross correlation (1) Correlation 템플릿 자체를 필터로 사용하는 Correlation 방식은 문제가 있다. Correlation의 결과값은 필터와 영상의 곱으로 이뤄지는데, 영상 자체의 값이 크다면, 결과값도 함께 커지게 된다. (2) Zero-mean correlation Correlation 방식을 보완하기 위해, 원본 영상에서 원본 영상의 평균값을 뺀 영상을 사용한다. 여전히 False Detections가 나타날 수 있다. (3) SSD; Sum of sq..
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더 많은 설명들과 실습 자료들은 GitHub을 방문해주세요. https://github.com/oneonlee/digital-image-processing/ GitHub - oneonlee/digital-image-processing: Digital Image Processing Digital Image Processing. Contribute to oneonlee/digital-image-processing development by creating an account on GitHub. github.com Filtering in Spatial Domain Linear Filters Gaussian Filter Non-Linear Filters Sobel Filter Median Filter Bilat..
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DSLR (Digital Single Lens Reflex) Camera with Lenses 공식 : : 렌즈에서 물체까지 거리 : 상이 맺히는 거리 조리개 (Aperture) 공식 조리개의 지름 = (초점거리 f) / (조리개 값 F) 주의 ⚠️ 조리개 값 (대문자 F) ≠ 초점거리 (소문자 f) 조리개 값 (F) ≠ 조리개의 지름 조리개 값 (F) ↓ → 조리개의 지름 ↑ → 조리개의 크기 ↑ → 조리개를 통과하는 빛의 양 ↑ → 노출의 양 ↑ → 사진의 밝기 ↑ 조리개 값 (F) ↓ → 조리개의 크기 ↑ → 초점거리 (f) 짧아짐 ↓ → 심도가 얕아짐 → 화각이 넓어짐 셔터 스피드 (Shutter Speed) 셔터 스피드 ↓ → 빛의 양 ↑ → 역동적인 사진 (흔들림) 셔터 스피드 ↑ → 빛의 양..
참고 https://oneonlee.tistory.com/128 [영상처리] 인간의 눈의 구조, 원추세포와 간상세포 인간의 눈의 구조 각막 : 안구를 보호. 광선의 초기 초점 형성. 홍채 : 들어오는 빛의 양 조절. 수정체 (Flexible lens) : 상을 망막에 맺게 하는 볼록 렌즈 역할. 모양체 (Ciliary body) : 수정체 주위의 근 oneonlee.tistory.com Brightness Adaptation 사람의 눈은 밝기의 변화를 동시에 인지할 수 없고, 순차적으로 적응한다. 실제 실험에 의해 검증된 인간의 시각 시스템에 의해 인지된 밝기, 일명 주관적 밝기(subjective brightness)는 로그 함수로 나타낼 수 있다. 아래 그림은 이에 대한 결과 그래프이며 빛의 실제 세..
인간의 눈의 구조 각막 : 안구를 보호. 광선의 초기 초점 형성. 홍채 : 들어오는 빛의 양 조절. 수정체 (Flexible lens) : 상을 망막에 맺게 하는 볼록 렌즈 역할. 모양체 (Ciliary body) : 수정체 주위의 근육 조직이며, 수정체의 두께를 수정하는 역할. 모양체가 퇴화되면 근시와 원시가 발생할 수 있음. 망막 (Retina) : 영상을 감지하는 기관이며, 망막의 상이 맺히면 사물을 볼 수 있음. 원추세포(Cones)와 간상세포(Rods)라는 시세포가 분포. 원추세포 (Cone cell) : 세 종류의 시색소가 색에 따라 서로 다르게 반응. 간상세포 (Rod cell) : 빛의 밝기에 민감하지만 색을 잘 구분 못함. 중심와 (Fovea) : 0°, 원추세포(Cones)가 몰려있고,..
Image Digitization : Sampling & Quantization 샘플링(Sampling) Continuous한 데이터들 가운데 적당히 유한한 개수의 데이터를 뽑아내면서, 전체의 패턴을 추정하기 위한 데이터 수집 행위 해상도와 관련있는 개념이며, 연속적인 신호에서 일정한 간격으로 샘플을 추출하여 pixel 단위로 나누는 과정이다. 샘플링은 이미지의 해상도를 줄이거나, 이미지에서 필요한 정보를 추출하는 등의 용도로 사용된다. e.g., 영상에서 일정한 간격으로 픽셀을 추출 양자화(Quantization) 아날로그 형태로 Sampling한 데이터(신호)를 디지털화하는 작업 bit 수와 관련있는 개념이며, 연속적인 신호를 분할하여 이산적인 값을 가지도록하는 과정이다. e.g., 이미지에서 픽셀의..
원본 문제 석차 계산 [문제 2] 정렬되지 않은 학생들의 임의의 점수를 입력하여 석차를 계산하는 프로그램을 작성하시오. 점수는 동점이 있을 수 있으며, 이러한 경우 같은 석차로 처리한다. 예를 들어 5명의 점수 100, codeup.kr #include struct group { int idx; int score; int grade; }; int main() { struct group student[200]; int n; scanf("%d", &n); for (int i=0; i0; i--){ for (int j=0; j
(Shannon) Entropy, Cross Entropy, KL Divergence 참고하면 좋은 자료 : KL divergence - 공돌이의 수학정리노트 KL divergence - 공돌이의 수학정리노트 angeloyeo.github.io Entropy Entropy는 정보 이론에서 사용되는 개념 중 하나로, 어떤 확률 분포가 가지는 정보의 평균적인 양을 나타내는 값이다. 정보량이 많을수록 Entropy 값은 높아지며, 정보량이 적을수록 Entropy 값은 낮아진다. 여기서 p(x)는 확률 분포를 나타낸다. Examples 엔트로피를 이해하기 위해 동전 던지기의 예를 고려할 수 있다. 공정한 동전이 있다면 이 시스템의 엔트로피는 1이 될 것이다. 즉, 평균적으로 각 동전 던지기에서 1비트의 정보를 ..
K-Nearest Neighbors What is K-Nearest Neighbors? K-Nearest Neighbors(K-최근접 이웃, K-NN)은 머신 러닝 알고리즘 중 하나로, 데이터 분류 및 회귀 분석에 사용되는 Supervised-learning 방식의 알고리즘이다. K-NN은 데이터를 분류할 때, 가장 가까운 K개의 이웃 데이터 포인트를 찾아 이들의 클래스를 기반으로 해당 데이터 포인트의 클래스를 결정한다. 이 때, 데이터 간의 거리를 측정할 때에는 L2 Distance (Euclidean distance)가 사용된다. K-NN의 장점 단순하고 효율적이다. 모델 훈련이 필요하지 않다. 학습 데이터가 많은 경우에도 학습 시간이 빠르다. 다중 클래스 분류가 가능하다. K-NN의 단점 데이터가 ..
Distance Metric to Compare Vectors (Data) L1 Distance (Manhattan distance) VS. L2 Distance (Euclidean distance) L1 Distance와 L2 Distance는 두 벡터 간의 거리 또는 유사성을 측정하는 일반적인 방법이다. Manhattan distance라고도 하는 L1 Distance는 두 벡터의 해당 요소 간 절대 차이의 합이다. 수학적으로 두 벡터 p와 q 사이의 L1 Distance는 아래와 같이 정의된다. L1 Distance (Manhattan distance): 택시가 한 지점에서 다른 지점으로 이동하기 위해 그리드와 같은 도로 시스템을 따라 이동해야 하는 거리를 측정한다는 사실에서 이름을 얻었다고 한다...
Class Variation Intra-class Variation vs. Inter-class Variation Class Variation이란 데이터의 클래스가 얼마나 떨어져 있는지(분산)을 나타내는 표현이다. Class Variation의 표현에는 크게 Inter-class Variation과 Intra-class Variation이 있다. Inter-class Variation : 다른 클래스 간의 분산을 나타내는 표현 Intra-class Variation : 같은 클래스 내부의 분산을 나타내는 표현 두 단어들의 발음이 비슷해서 더 헷갈리는 것 같다. 하지만 인트라넷이 어떤 조직의 폐쇄적인 내부망을 의미한다는 것을 떠올리면 어렵지 않다. Examples 위 두 예시들은 데이터들의 클래스 분포를 ..
재귀함수 알고리즘 피보나치 수열 계산기 #include int fibo(int n) { if (n==1 | n==2) return 1; else return fibo(n-1) + fibo(n-2); } int main() { int n; scanf("%d", &n); printf("%d", fibo(n)); return 0; }
#include int main() { int i, j; int a[10+1][10+1]={}; // 10*10 크기의 미로 상자 for(i=1; i
1. basics string의 정의 string은 배열의 끝이 \0으로 끝나는 character array이다. string의 끝에는 항상 보이지 않는 \0이 숨겨져 있다는 것을 기억해야 한다. 그러므로 "hello" 5 bytes가 아니라 6 bytes를 차지하고 있다. char constant (문자 상수) char constant (문자 상수)는 compile time 동안 ascii number로 대체된다. x = 'a'; // The compiler changes above to x = 97; // 97 is the ascii number of 'a' string constant (문자열 상수) string constant (문자열 상수)는 compile time 동안 저장된 주소로 대체된다...
