폴크(FOLC)

# 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 변경이 가능하다. > 이진화, 거리, 적분, 채우기 등에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보를 이용해서 데이터를 변형 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, thresh: 경계값, max_val : 최대값(대체값), type : 이진화 방법 > adaptiveMethod : 평균 , C : 옵셋, seedPoint : 기준위치, scale : 배율 # Cv2.Threshold > 이미지의 상태 변경 - 경계값을 직접 정의하여 이진화 > double thresh = 128.0, max_val = 255.0; > ThresholdTypes type = ThresholdTypes.Binary; > ..

# 디지털 컴퓨터를 이용하여 알고리즘을 통해 디지털 이미지(넓은 범위의 알고리즘을 입력 데이터)를 처리 한다. 특히, 노이즈 및 왜곡 축적과 같은 문제를 피할 수 있고 2차원 이상으로 정의되면서 다차원 시스템의 형태로 이용되고 있다. # 디지털 이미지 처리의 발전의 세 가지 요인 > 컴퓨터의 발전, 수학의 발전, 산업(환경, 농업, 군사) 및 의학 분야에 대한 수요 증가 # 디지털 이미지 처리 # 이미지의 정보를 시간영역과 주파수영역으로 표현 가능하다. # 이미지를 처리하는 filter 의 특성에 따라서 시간영역/주파수 영역에서 처리 한다. > 저주파수( LPF : Low Pass Filter ), 고주파수( HPF : High Pass Filter ) # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테..

# 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..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 상태 변경이 가능하다. > 이진화, 거리, 적분, 채우기 등에 대한 처리 # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 상태 정보를 이용해서 데이터를 변형 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, thresh: 경계값, max_val : 최대값(대체값), type : 이진화 방법 > adaptiveMethod : 평균 , C : 옵셋, seedPoint : 기준위치, scale : 배율 # cv::threshold > 이미지의 상태 변경 - 경계값을 직접 정의하여 이진화 > double thresh = 128.0, max_val = 255.0; > int type = cv::THRESH_BINARY; > cv::threshold(s..

# 디지털 이미지 처리 # 이미지의 정보를 시간영역과 주파수영역으로 표현 가능하다. # 이미지를 처리하는 filter 의 특성에 따라서 시간영역/주파수 영역에서 처리 한다. > 저주파수( LPF : Low Pass Filter ), 고주파수( HPF : High Pass Filter ) # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테스트 # 이미지의 정보에서 고주파수 성분은 통과 시키고 저주파수 성분은 제거 # kernel_size 를 X, Y 로 설정가능하며, 3 이상의 홀수를 선택 > srcImage : 입력, dstImage : 결과, kernel_size : 커널 크기, anchor_point : 엥커 위치, borderType : 이미지 끝부분 > ddepth : 입력 채널, Scale : ..

# 디지털 컴퓨터를 이용하여 알고리즘을 통해 디지털 이미지(넓은 범위의 알고리즘을 입력 데이터)를 처리 한다. 특히, 노이즈 및 왜곡 축적과 같은 문제를 피할 수 있고 2차원 이상으로 정의되면서 다차원 시스템의 형태로 이용되고 있다. # 디지털 이미지 처리의 발전의 세 가지 요인 > 컴퓨터의 발전, 수학의 발전, 산업(환경, 농업, 군사) 및 의학 분야에 대한 수요 증가 # 디지털 이미지 처리 # 이미지의 정보를 시간영역과 주파수영역으로 표현 가능하다. # 이미지를 처리하는 filter 의 특성에 따라서 시간영역/주파수 영역에서 처리 한다. > 저주파수( LPF : Low Pass Filter ), 고주파수( HPF : High Pass Filter ) # 이미지 처리 - OpenCV 4.5.3 으로 테..