폴크(FOLC)

윈도우 내 값들을 오름차순 정렬.특정 순위(rank) 또는 백분위(percentile)에 해당하는 값을 반환.- Percentile filter: 0~100 중 하나의 백분위값 (e.g., 20%)- Rank filter: 윈도우 내 인덱스로 직접 지정 (e.g., 3번째 작은 값)입력: [8, 3, 4, 2, 10], 커널 size = 5정렬: [2, 3, 4, 8, 10]20% percentile → 1번째 값 → 350% percentile → 중앙값 → 480% percentile → 4번째 값 → 8 Median보다 더 다양한 filtering 특성이 가능특정 방향성 있는 노이즈 억제 가능 (e.g. 아래쪽 스파이크 제거) 예제#include #include #include #include..

Savitzky-Golay 필터는 신호 처리에서 널리 사용되는 데이터 평활화 기법으로, 특히 노이즈를 줄이면서 신호의 주요 특성(예: 피크, 경향선 등)을 보존해야 할 때 효과적입니다.이동 윈도우 내의 다항 회귀를 통해 중심값을 재계산하여 평활화하는 방법입니다. 보통 단순 이동 평균은 신호를 과도하게 평탄화하여 중요한 피크나 변화를 손실할 수 있는데, 이 필터는 신호의 형상 보존에 강점이 있습니다.원리- 주어진 윈도우 크기와 다항 차수를 바탕으로, 해당 구간의 데이터를 최소자승법(Least Squares) 으로 다항식에 맞추고 중심값을 계산합니다.- 이는 선형 컨볼루션처럼 미리 계산된 계수를 사용하여 구현할 수 있습니다.파라미터- window size (odd integer): 적용할 데이터 포인트의 개..

# 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..

# 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..