폴크(FOLC)

# 입력과 출력 > 스트림 ( stream ) : 실제 입/출력으로 데이터의 흐름 ( 운영체에와의 약속 ) > 입력 스트림 : istream, 출력 스트림 : ostream, 파일 스트림 : fstream # 문자 입력 > cin : 입력 스트림으로 문자 1개 입력, 파일도 가능 > endl : 파일의 끝 또는 입력의 마지막 # 문자 출력 > cout : 출력 스트림으로 문자 1개 출력, 파일도 가능 > endl : 파일의 끝 또는 입력의 마지막 # 문자열 > 연속된 문자들의 모임, 배열과 연관이 깊음 > " " 로 표현하며 문자열 상수(string constant)라고도 함 > NULL 문자 : '\0' 으로 표시, ASCII CODE : 0 > C 스타일의 명령어도 동일하게 사용 가능 # 문자열 입력..

# 프로그램에서 사용하는 산술/연산 식 > 산술, 대입, 증감, 비교, 논리, 비트 등의 연산자 제공 # 산술 연산자 > 사칙연산 : 2개의 피 연산자 ( 방향 : 좌 -> 우 ) > 종류 : *, /, %, +, - ( 우선순위 : 좌 -> 우 ) # 대입 연산자 > 대입연산 : 변수에 값을 입력 ( 방향 : 우 -> 좌 ) > 종류 : *=, /=, %=, +=, -=, = ( 우선순위 : 좌 -> 우 -> 좌 ) # 증감 연산자 > 증감연산 : 변수의 값을 변경 ( 방향 : 좌 -> 우(뒤), 우 -> 좌(앞) ) > 종류 : A++, A--, ++A, --A # 비교 연산자 > 비교연산 : 2개의 피 연산자 ( 방향 : 좌 -> 우 ) > 종류 : ==, !=, >, >=, 우(2개), 우 -> ..

# 프로그램에서 사용하는 산술/연산 식 > 산술, 대입, 증감, 비교, 논리, 비트 등의 연산자 제공 # 산술 연산자 > 사칙연산 : 2개의 피 연산자 ( 방향 : 좌 -> 우 ) > 종류 : *, /, %, +, - ( 우선순위 : 좌 -> 우 ) # 대입 연산자 > 대입연산 : 변수에 값을 입력 ( 방향 : 우 -> 좌 ) > 종류 : *=, /=, %=, +=, -=, = ( 우선순위 : 좌 -> 우 -> 좌 ) # 증감 연산자 > 증감연산 : 변수의 값을 변경 ( 방향 : 좌 -> 우(뒤), 우 -> 좌(앞) ) > 종류 : A++, A--, ++A, --A # 비교 연산자 > 비교연산 : 2개의 피 연산자 ( 방향 : 좌 -> 우 ) > 종류 : ==, !=, >, >=, 우(2개), 우 -> ..

# 프로그램에서 사용하는 산술/연산 식 > 산술, 대입, 증감, 비교, 논리, 비트 등의 연산자 제공 # 산술 연산자 > 사칙연산 : 2개의 피 연산자 ( 방향 : 좌 -> 우 ) > 종류 : *, /, %, +, - ( 우선순위 : 좌 -> 우 ) # 대입 연산자 > 대입연산 : 변수에 값을 입력 ( 방향 : 우 -> 좌 ) > 종류 : *=, /=, %=, +=, -=, = ( 우선순위 : 좌 -> 우 -> 좌 ) # 증감 연산자 > 증감연산 : 변수의 값을 변경 ( 방향 : 좌 -> 우(뒤), 우 -> 좌(앞) ) > 종류 : A++, A--, ++A, --A # 비교 연산자 > 비교연산 : 2개의 피 연산자 ( 방향 : 좌 -> 우 ) > 종류 : ==, !=, >, >=, 우(2개), 우 -> ..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역의 정보를 근사화 한다. > 추출된 정보를 근사화한다. # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 추출 > srcImage : 입력, dst_approxCurve : 결과 # Cv2.ApproxPolyDP > double thresh = 128.0, max_val = 255.0; > ThresholdTypes type = ThresholdTypes.Binary; > Cv2.Threshold(srcImage, dstImage, thresh, max_val, type); > RetrievalModes mode = RetrievalModes.CComp; > ContourApproximationMo..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 추출한다. > 윤곽선을 찾한다. # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 추출 > srcImage : 입력, contours : 결과, hierarchy : 결과 요소 # Cv2.FindContours > double thresh = 128.0, max_val = 255.0; > ThresholdTypes type = ThresholdTypes.Binary; > Cv2.Threshold(srcImage, dstImage, thresh, max_val, type); > RetrievalModes mode = RetrievalModes.CComp; > ContourApproximationM..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보를 특별한 형태로 재표현/추출/비교 가능하다. > 역투영, 히스토그램등으로 색상 재표현/추출/비교에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보를 특별한 형태로 재표현/추출/비교 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, channel : 채널 정보, histSize : 빈도수, ranges : 범위 # Cv2.CalcHist > 이미지의 상태 정보를 특별한 형태로 재표현 > int dims = 1; > int[] channels = { 0 }, histSize = { 256 }; > Rangef[] ranges = { new Rangef(0, 256), }; > Mat mask = null /* al..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역의 정보를 근사화 한다. > 추출된 정보를 근사화한다. # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 추출 > srcImage : 입력, dst_approxCurve : 결과 # cv::approxPolyDP > double thresh = 128.0, max_val = 255.0; > int type = cv::THRESH_BINARY; > cv::threshold(srcImage, dstImage, thresh, max_val, type); > cv::Mat hierarchy; > int mode = cv::RETR_CCOMP, method = cv::CHAIN_APPROX_NONE; > c..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 추출한다. > 윤곽선을 찾한다. # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 특별한 영역을 추출 > srcImage : 입력, contours : 결과, hierarchy : 결과 요소 # cv::findContours > double thresh = 128.0, max_val = 255.0; > int type = cv::THRESH_BINARY; > cv::threshold(srcImage, dstImage, thresh, max_val, type); > cv::Mat hierarchy; > int mode = cv::RETR_CCOMP, method = cv::CHAIN_APPROX_NONE; > ..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보를 특별한 형태로 재표현/추출/비교 가능하다. > 역투영, 히스토그램등으로 색상 재표현/추출/비교에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보를 특별한 형태로 재표현/추출/비교 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, channel : 채널 정보, histSize : 빈도수, ranges : 범위 # cv::calcHist > 이미지의 상태 정보를 특별한 형태로 재표현 > int nimages = 1, dims = 1; > int channels[1] = { 0, }, histSize[1] = { 0, }; > const float* ranges[1] = { nullptr, }; > cv::Mat ..