digital image processing과 computer vision에 대한 정의 및 구분.
2024.09.01 - [Programming/DIP] - [CV] DIP, Image Analysis, and Computer Vision
[CV] DIP, Image Analysis, and Computer Vision
Image Processing과 Computer Vision(CV)은 상당 부분 겹쳐있으며, 명확하게 구분하기 어려운 분야들임. 이 두 분야는 연속선상에 있으며, 상당히 경계가 모호함. 공통적으로 두 분야 모두linear algebra, probabi
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digital image도 sampling, quantization, encoding 을 거쳐 생성됨.
sampling과 quantization에 대한 개념은 다음을 참고.
2023.07.05 - [.../Signals and Systems] - [SS] Continuous Signals vs. Discrete Signals
[SS] Continuous Signals vs. Discrete Signals
1. Continuous SignalSignal을 수학적으로 다룰 때는 function으로 표현하기 때문에,Continuous Signal이란 Continous Variable들에 대해 정의된 function으로 표기되는 signal이다.Continuous variable이란, 무한한 수의 다른
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주요 digital image 관련 encoding: 2022.12.05 - [Programming/DIP] - [DIP] Image Format (summary)
[DIP] Image Format (summary)
Digital Image 들의 대표적인 encoding 방식들은 다음과 같음:BMP (Bitmap):비트맵(bitmap) 방식. extension(확장자)가 bmp임.압축도 가능하나 주로 압축되지 않는 방식으로 많이 사용됨 (1998년 Windows2.0과 함께 MS
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OpenCV
기본편 1: 이미지 저장, 읽기, 보여주기 등등
2024.09.22 - [Programming/DIP] - [DIP] Image 다루기: cv2-기본편 1 (Summary)
[DIP] Image 다루기: cv2-기본편 1 (Summary)
openCV를 통한 이미지를 다루기 위한 기본 내용Pillow는 다음을 참고:https://ds31x.tistory.com/465 Pillow 사용법 - Basic 01Pillow 라이브러리의 기본적인 사용법을 다룬다. 2024.06.03 - [Python] - [Python] PIL, Pillow, Ope
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기본편 2: GUI기능; 선,원,사각형그리기. mouse event callback, trackbar
https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/ch00/dip_0_02/
BME228
Drawing Functions in OpenCV 맨 아래의 참고 자료에서 ipynb 를 실행하면서 살펴보길 권함. Goal OpenCV 를 이용하여 선,원, 사각형, 글자 등을 그리는 방법을 배운다. 실질적으로 다음의 함수들을 사용하는
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https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/ch00/dip_0_03/
BME228
Mouse as a Paint-Brush 이 문서의 코드는 cv2.imshow가 가능한 local 서버에서 동작하는 jupyter note 등을 대상으로 구현됨. Colab 이나 원격지 서버에서 동작중인 jupyter note등에서는 동작하지 않음. Goal OpenCV
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https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/ch00/dip_0_04/
BME228
Trackbar as the Color Palette 이 문서의 코드는 cv2.imshow가 가능한 local 서버에서 동작하는 jupyter note 등을 대상으로 구현됨. Colab 이나 원격지 서버에서 동작중인 jupyter note등에서는 동작하지 않음. Goal Op
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PyQt 혹은 PySide를 통해, 직접 GUI프로그램에서 matplotlib의 상호작용을 이용하도록 구현하고,
내부 처리는 OpenCV를 이용할 수도 있음
09. Plotting Chart
## PySide에서 Matplotlib를 사용하여 chart 그리기. PyQt, PySide에서는 PyQtGraph를 통해서도 graph등을 그릴 수 있으나, 대중적으로 사용…
wikidocs.net
기본편 3: pixel값에 접근, 연산, 알파블랜딩, 마스크, ROI처리 등등.
2024.09.22 - [Programming/DIP] - [DIP] Image 다루기: 기본편 3;OpenCV 사용하기 (Summary)
[DIP] Image 다루기: 기초편 2;OpenCV 사용하기 (Summary)
1. Basic Operationsimage pixel 값에 접근하기: 개별접근과 slicing (NumPy의 FancyIndexing이나 mask를 이용한 방식에 대한 이해도 중요함)더보기https://dsaint31.me/mkdocs_site/DIP/cv2/ch01/dip_1_01/#pixel BME228Basic Operations o
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NumPy
[Summary] NumPy(Numerical Python)
파이썬 생태계에서 과학적 계산의 기본이 되는 라이브러리 NumPy는 파이썬에서 과학 계산과 수치 연산을 효율적으로 처리하기 위한 라이브러리 n-dimensional array(다차원 배열)인 ndarray 객체를 중
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