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폴크(FOLC)
# 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 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; > ..
# 이미지를 수정하는 필터와 같은 도구로 시작하여 개체를 추출한 다음 해당 개체에서 데이터를 추출한다. # 해당 데이터를 전달하거나 대상 값과 비교합니다. "합격/불합격" 결과를 생성하고 전달합니다. # 깊은 학습 교육 및 추론을 처리 하기 위해서 CPU/GPU/FPGA 또는 이들의 조합 # 머신 비전 이미지 처리 방법들은 아래와 같이 다양하다. # 스티칭 / 등록 : 인접한 2D 또는 3D 이미지를 결합 # 형태학적 필터링 # 임계값 : 다음 단계에 유용한 회색 값을 설정하거나 결정 > 이 값을 사용하여 이미지의 일부를 분리, 회색조 값보다 낮은지 높은지에 따라 이미지를 흑백으로 변환 # 픽셀 계산 : 밝거나 어두운 픽셀 의 수 # 분할 : 여러 영역으로 분리하여 표현, 이미지에 의미 있고 분석하기 쉬..