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폴크(FOLC)
C# - 머신 비전 알고리즘 - OpenCV - 이미지처리18
# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 특징점을 추출한다. > 이미지 정보에서 특징점을 추출 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 특징점을 추출 > srcImage : 입력, keypoints : 특징점 using OpenCvSharp.Features2D; # SIFT - 특허 > var sift_detector = SIFT.Create(500); > List keypoints = sift_detector.Detect(srcImage).ToList(); # BRISK > var brisk_detector = BRISK.Create(500); > keypoints = brisk_detector.Detect(srcImage).ToList(); # ORB..
C# - 머신 비전 알고리즘 - OpenCV - 이미지처리17
# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 코너 특징점을 추출한다. > 이미지 정보에서 코너 특징점을 추출 [ Harris-Stephens, Shi-Tomasi ] # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 코너 특징점을 추출 > srcImage : 입력, blockSize : 영역크기, ksize : 커널크기, QualityLevel : 정확도 > minDistance : 최소거리, k : 하리스코너 자유 매개변수 # Cv2.CornerHarris > int blockSize = 2, ksize = 3; > borderType = BorderTypes.Default; > double k = 0.05; > Cv2.CornerHarris(srcImage, ds..
머신 비전 알고리즘 - OpenCV - 이미지처리18
# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 특징점을 추출한다. > 이미지 정보에서 특징점을 추출 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 특징점을 추출 > srcImage : 입력, keypoints : 특징점 # cv::SIFT - 특허 > vector keypoints; > cv::Ptr sift_detector = cv::SIFT::create(500); > sift_detector->detect(srcImage, keypoints); # cv::BRISK > cv::Ptr brisk_detector = cv::BRISK::create(500); > brisk_detector->detect(srcImage, keypoints); # cv::ORB > ..
머신 비전 알고리즘 - OpenCV - 이미지처리17
# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 정보에서 코너 특징점을 추출한다. > 이미지 정보에서 코너 특징점을 추출 [ Harris-Stephens, Shi-Tomasi ] # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보에서 코너 특징점을 추출 > srcImage : 입력, blockSize : 영역크기, ksize : 커널크기, QualityLevel : 정확도 > minDistance : 최소거리, k : 하리스코너 자유 매개변수 # cv::cornerHarris > int blockSize = 2, ksize = 3, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT; > double k = 0.05; > cv::cornerHarris(srcImage, d..