1. 딥러닝 신경망(neural network): 사람의 뇌 신경 세포(neuron)에서 일어나는 반응을 모델링하여 만들어진 머신러닝 알고리즘 = 인공신경망(artificial neural network) 딥러닝(deep learning): 신경망을 여러 계층으로 쌓아서 만든 머신러닝 알고리즘 중 하나 = 심층 신경망(deep neural network) 보통 은닉층 2개 이상인 경우 딥러닝 알고리즘으로 간주 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝이 주목받고 있는 이유는 객체 인식, 분할 등 영역에서 기존 컴퓨터 비전 기반 기술보다 월등한 성능 보이기 때문 머신러닝: 특징(일반 pixel, HOG, ...)을 사람이 추출하여 입력으로 전달, 특징이 적합하지 않으면 좋은 성능 가지기 어려움 딥러닝: 특징 추출 및 학..

머신러닝 & OpenCV #1 머신러닝 개요, KNN (https://coollikethat.tistory.com/53) 과 이어지는 내용입니다. 4. SVM (Support Vector Machine) 2개의 클래스로 구성도니 데이터를 가장 여유있게 분리하는 초평면(hyperplane) 찾는 머신러닝 알고리즘 초평면: 2개의 클래스의 데이터를 분리하는 N차원 공간상의 평면 (ex. 2차원 공간상 분리 → 직선, 3차원 공간상 분리 → 평면) 지도학습의 일종, 분류와 회귀에 사용 (a): 두 직선 모두 점을 잘 분리하나 조금만 이동하면 분리에 실패할 수 있음 (입력 점 데이터에 너무 가깝기 때문) (b): margin(초평면과 가장 가까운 점과의 거리)를 최대로 하는 초평면 SVM 알고리즘은 기본적으로 ..

1. 머신러닝 주어진 데이터를 분석하여 규칙성, 패턴 등 찾고 이를 통해 의미있는 정보 추출하는 과정 학습(train): 데이터(or feature)로부터 규칙 찾아내는 과정 모델(model): 학습에 의해 결정된 규칙 예측(predict)/추론(inference): 새 데이터를 학습된 모델에 입력으로 넣고 결과를 판단하는 과정 딥러닝 = 머신러닝의 한 종류 머신러닝: 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 지도학습: 정답(label) 알고 있는 데이터 이용하여 학습 진행. 가장 많이 사용. 영상의 픽셀 값은 조명 변화, 객체 이동 등에 의해 민감하게 변하기 때문에 픽셀 값을 그대로 머신러닝..

영상 밝기와 명암비 조절 1. 영상 밝기 조절 그레이스케일 영상 cvtColor(): 3채널 컬러 영상 → 그레이스케일 영상 변환. Mat 객체의 색상 정보(channel) 변경할 때 사용 ex. cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2GRAY); ConvertTo는 type(channel, bit) 변경, cvtColor는 channel 변경 영상 밝기 조절 입력 영상의 모든 픽셀에 일정 값 더하거나 빼는 작업 수행 (더하면 밝아지고, 빼면 어두워짐) dst(x, y) = src(x, y) + n 한 번 밝기 조절 잘 못하면 일부 정보 날라갈 수 있음, 포화 연산 안하면 급격히 어두워질 수 있음 (ex. 200 + 100 = 300 = 44) 포화(saturate): 원소 자료형이 가질 수..

1. 직선 그리기 line() 영상 위에 직선 그리는 함수, cv namespace에 선언되어 있음 line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = LINE_8, int shift = 0) pt1: 시작점 / pt2: 끝점 / shift는 웬만해서 안 씀 [ lineType ] FILLED (-1) 내부를 채움 (직선 그리기 함수에는 사용 불가) LINE_4 (4) 4방향 연결 LINE_8 (8) 8방향 연결 LINE_AA (18) anti-aliasing arrowedLine() 화살표 형태의 직선 그릴 때 사용 arrowedLine(InputOutputArray i..

1. Mat 클래스 2차원 행렬(이미지) 뿐 아니라 고차원 행렬을 표현할 수 있음 (2차원 영상 데이터가 가장 많음) 하나 이상의 channel 가질 수 있어서 grayscale 또는 color 영상 저장할 수 있음 Mat 클래스에는 정수, 실수, 복소수 등으로 구성된 행렬 or 벡터를 저장할 수 있음 dims(차원), rows(행 개수), cols(열 개수) 멤버 변수 (rows * cols 는 width * height 와 순서 반대!) data(데이터 저장된 메모리 공간 가리킴) 멤버 변수 3차원 이상 행렬에서는 rows, cols 값 -1, 크기 정보는 size 멤버 변수 통해 참조 CV_8U unsigned char CV_8S signed char CV_16U unsigned short CV_1..