폴크(FOLC)

# 눈으로 보는 실제 공간 3차원 정보(XYZ)를 가상 공간 2차원 정보(XY-이미지)로 표현하는데 필요한 파라미터를 찾는 과정 # 실제 공간 3차원 정보의 특별한 1Point -> 가상 공간 2차원 정보의 특별한 1Point 로 맵핑된다. # 위와 같은 과정중에는 많은 오차들이 존재 ( 사용 렌즈, 렌즈와 센서 사이 거리, 렌즈와 이미지 센서 사이 각 등등...) # 3차원 정보를 2차원 정보와의 맵핑을 위해 이용되는 파라미터를 크게 2가지로 분리 한다. # 카메라 내부 파라미터 : 초점 거리, 주점, 비대칭 계수 > 상수값 형태로 표현 가능 # 카메라 외부 파라미터 : 카메라 좌표계, 공간상 좌표계 > 회전과 평행 이동으로 표현 가능 # 이미지 인헨스 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 3차원..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지 형태의 변경이 가능하다. > 늘리기, 줄이기, 회전, 이동, 기울임, 뒤틀림 등에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 정보에서 특정한 위치의 정보를 이용해서 고정된 위치로의 맵핑 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, dst_size : 결과 크기, offsetX : X 방향 이동, offsetY : Y 방향 이동 > interpolation : 보간법, borderMode : 이미지끝부분, angle : 기울기(deg), scale : 배율 # Cv2.Resize > 이미지 형태 변경 - 늘리기, 줄이기 > double offsetX = 0.0, offsetY = 0.0; > InterpolationFlags..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 정보를 시간영역과 주파수영역으로 표현 가능하다. # 이미지를 처리하는 filter 의 특성에 따라서 시간영역/주파수 영역에서 처리 한다. > 저주파수( LPF : Low Pass Filter ), 고주파수( HPF : High Pass Filter ) # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 정보에서 고주파수 성분은 통과 시키고 저주파수 성분은 제거 # kernel_size 를 X, Y 로 설정가능하며, 3 이상의 홀수를 선택 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, kernel_size : 커널 크기, anchor_point : 엥커 위치, borderType : 이미지 끝부분 > ddepth : 입력 채널, Scale : ..

# 디지털 컴퓨터를 이용하여 알고리즘을 통해 디지털 이미지(넓은 범위의 알고리즘을 입력 데이터)를 처리 한다. 특히, 노이즈 및 왜곡 축적과 같은 문제를 피할 수 있고 2차원 이상으로 정의되면서 다차원 시스템의 형태로 이용되고 있다. # 디지털 이미지 처리의 발전의 세 가지 요인 > 컴퓨터의 발전, 수학의 발전, 산업(환경, 농업, 군사) 및 의학 분야에 대한 수요 증가 # 디지털 이미지 처리 # 이미지의 정보를 시간영역과 주파수영역으로 표현 가능하다. # 이미지를 처리하는 filter 의 특성에 따라서 시간영역/주파수 영역에서 처리 한다. > 저주파수( LPF : Low Pass Filter ), 고주파수( HPF : High Pass Filter ) # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테..