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Python409

[데이터 사이언스 스쿨] ml8.4 이미지 변환 ○ 어파인(affine) 변환 : 동차좌표(homogenous coordinate)를 사용한 수식을 이용하여 이미지를 변환하는 것 ○ 유사변환(similarity transform) : 확대/축소(s), 회전(θ), 이동(t), 세가지 요소를 사용하여 이미지를 변환 ○ 강체변환(rigid transform) : 유클리드 변환(Euclidean transformation)이라고도 불리우며, 회전(θ), 이동(t), 두가지 요소만 사용하여 이미지를 변환 ○ 원근변환(perspective transform) : 핀홀 카메라(pin-hole camera) 모형을 사용하여 2차원 이미지를 변환하는 방법 - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] ml8.4 이미지 변환 2021. 5. 7.
[데이터 사이언스 스쿨] ml8.3 이미지 컨투어 ○ 이미지 컨투어(contour) : 동일한 색 또는 동일한 픽셀값(강도,intensity)을 가지고 있는 영역의 경계선 정보. 물체의 윤곽선, 외형을 파악하는데 사용된다. ○ 이미지 모멘트(moments) : 컨투어에 관한 특징값 ○ 컨투어 추정 : Douglas-Peucker 알고리즘을 이용해 컨투어 포인트의 수를 줄여 실제 컨투어 라인과 근사한 라인을 그릴 때 사용된다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] ml8.3 이미지 컨투어 2021. 5. 7.
[데이터 사이언스 스쿨] ml8.2 이미지 필터링 ○ 이미지 필터링 : 여러 수식을 이용하여 이미지를 이루고 있는 픽셀 행렬을 다른 값으로 바꾸어 이미지를 변형하는 것을 말한다. ○ 임계처리(thresholding) : 이미지 행렬에서 하나의 픽셀값을 사용자가 지정한 기준값(threshold)를 사용하여 이진화(binarization)하는 가장 단순한 필터 ○ 적응임계처리 : 일정한 영역 내의 이웃한 픽셀들의 값들을 이용하여 해당 영역에 적용할 기준값을 자체적으로 계산한다. ○ 이미지 필터링 이미지 필터링(image filtering)은 필터(filter) 또는 커널(kernel) 또는 윈도우(window)라고 하는 정방행렬을 정의하고 이 커널을 이동시키면서 같은 이미지 영역과 곱하여 그 결과값을 이미지의 해당 위치의 값으로 하는 새로운 이미지를 만드는.. 2021. 5. 7.
[데이터 사이언스 스쿨] ml8.1 이미지 처리 기초 ○ 픽셀(pixel) - 각 픽셀은 단색의 직사각형이다. 전체 이미지의 크기를 표현할 때는 (세로픽셀수 x 가로픽셀수) 형식으로 표현한다. - 이미지 데이터를 저장할 때는 픽셀의 색을 표현하는 스칼라 값이나 벡터를 2차원 배열로 표현한다. 파이썬에서는 NumPy의 ndarray 클래스 배열로 표현한다. ○ 색공간(color space) - 픽셀의 색을 숫자로 표현하는 방식 - 그레이스케일(gray scale) : 모든 색이 흑백이다. 각 픽셀은 명도를 나타내는 숫자로 표현된다. 0은 검은색을 나타내고 숫자가 커질수록 명도가 증가하여 하얀색이 된다. 숫자는 보통 0~255의 8비트 부호없는 정수로 저장된다. - RGB(Red-Green-Blue) : 적(Red), 녹(Green), 청(Blue)의 3가지 .. 2021. 5. 7.

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