Han's Tech LAB

🧑🏻‍💻용어 정리 Computer vision Edge Objectives erosion dilation edge opening closing 이번에는 Segmentation에서, thresholding을 통한 binarization 하는 것을 알아보겠습니다. Objectives Segmentation 결과로 binary image나옴. 찾고자하는 부분 1, 배경 0. Binary image Neighborhoods connectedness Morphological processing for binary images 형태학적 Erosion and Dilation Opening and Closing Segmentation thresholding을 통한 binarization은 무엇일까요? 간단히 보면, 기..

🧑🏻‍💻 Topic 정리 - image filtering - Gaussian Filter - linear interpolation - Bilinear interpolation 지난 시간까지, image를 다루는 것과, image를 다루는 것에 있어서, histogram도 그려보고, equalization, filtering 그리고 중요한 Gaussian filter에 대해서도 알아보았다. Image pyramids 다음 topic에 대해 살펴봅시다. 이미지를 10배 키우는 것이 가능할까? 위 한 pixel에 대해서 10칸씩 복제를 해서 넓혀간다면 어떻게 될까요? 10 x 10의 블락을 똑같은 값으로 넣는다고 보면 됩니다. 그럼 어떻게 될까요? 이렇게 보기 좋지 않게, block이 보이는 사진이 나오게 됩..

🧑🏻‍💻 Topic 정리 - image filtering - Gaussian Filter 지난 시간까지, image를 다루는 것과, image를 다루는 것에 있어서, histogram도 그려보고, equalization, filtering 그리고 중요한 Gaussian filter에 대해서도 알아보았다. Image pyramids image downsampling 우리가 image downsampling을 하려는 이유는 다음과 같다. The image is too big to fit on the screen. How would you reduce it to half its size? 하나씩 살펴봅시다. Naive image downsampling Throw away half the rows and col..

🧑🏻‍💻 Topic 정리 - image filtering - Gaussian Filter Gaussian Filter 지난 시간에, filter의 종류에 따라 input image의 선명도나 밝기에 차이를 주고 output image를 뽑아낼 수 있음을 말했습니다. 이번 시간에는 많이 사용되는 Gaussian Filter에 대해 알아보겠습니다. 위와 같이 Gaussian Filter가 존재합니다. 수식과 5 x 5의 filter가 있습니다. 우리가 이것을 왜 사용할까요? image를 smoothing하는 것이 가장 큰 목적입니다. 단순 평균은 아니고, 가중치가 적절히 들어간 평균을 의미합니다. 위 수식에서 보자면, 여기서 평균인 뮤는 0으로 합니다. 그리고 시그마에 따라 내부 값 또한 달라집니다. 그리고..

🧑🏻‍💻 Topic 정리 - image filtering - Average Filter - Linear Filter - Sharpening Filter filter라는 것을 이용하여 연산을 통해, filter의 종류에 따라 output으로 나오는 image의 종류가 다양합니다. filter의 종류와 filter라는 것을 통해 이루어지는 연산을 알아봅시다. Image Filtering Image Filtering : compute function of local neighborhood at each position 이러한 image filtering을 여러 가지 분야에서 사용중입니다. 요즘 CNN에서 Convolution이라는 연산 자체가 이 image filtering과 같은 연산입니다. 다음과 같은 일..