폴크(FOLC)

Edge line 전체에 대해 Least-Squares Line Fitting을 수행하면, 단순히 픽셀마다 edge를 추정하는 것이 아니라, 전체 edge 점들을 직선 또는 곡선으로 모델링하여 더 안정적이고 subpixel 수준의 CD(임계 치수) 측정이 가능하다.개념- 입력 : edge image / binary edge mask image- 처리 : edge point detect -> line fitting model : ax + by + c = 0- 출력 : line to line distance, line equation of each line #include #include using namespace std; using namespace cv; // 직선 피팅 함수 (OpenCV fitL..

# 데이터를 보고 직관적으로 빠르게 파악하여 판단하기 위함 # LiveCharts 를 이용하는 방법 > Nuget 에서 Package 설치 - LiveCharts.Wpf 를 설치 하면 LiveCharts 도 같이 설치 된다. > MainWindow.xaml 에 내용 추가 - xmlns:lvc="clr-namespace:LiveCharts.Wpf;assembly=LiveCharts.Wpf" MainWindow.xaml.cs 파일에 데이터 값 추가 public partial class MainWindow : Window { public ChartValues Values { get; set; } public MainWindow() { InitializeComponent(); Values = new ChartV..

# 데이터를 보고 직관적으로 빠르게 파악하여 판단하기 위함 # WPFToolkit 을 이용하는 방법 > 솔루션 참조에 추가 - System.Windows.Controls.DataVisualization.Toolkit.dll - WPFToolkit.dll > 아래 관련 파일은 특정 Package 에 묶여 있거나 별도로 찾아야 함. > MainWindow.xaml 에 내용 추가 - xmlns:DVC="clr-namespace:System.Windows.Controls.DataVisualization.Charting;assembly=System.Windows.Controls.DataVisualization.Toolkit" MainWindow.xaml.cs 파일에 데이터 값 추가 - ((PieSeries)mcC..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출한다. > 이미지 색상의 정보를 이용해서 동일한 영역 추출 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출 > srcImage : 입력, mskImage : 마스크, thresh1 : 경계값, L2gradient : 기울기 # Cv2.Canny > double thresh1 = 128.0, thresh2 = 228.0; > Cv2.Canny(srcImage, dstImage, thresh1, thresh2);

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출한다. > 이미지 색상의 정보를 이용해서 동일한 영역 추출 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 동일한 특별한 영역를 추출 > srcImage : 입력, mskImage : 마스크, thresh1 : 경계값, L2gradient : 기울기 # cv::canny > double thresh1 = 128.0, thresh2 = 228.0; > int L2gradient = false; > cv::Canny(srcImage, dstImage, thresh1, thresh2, L2gradient); # cv::LineSegmentDetector > cv::Ptr det = cv::createL..