Python/Image vision

01장. 디지털 영상처리 개요

noodle-dev 2020. 1. 20. 22:38

디지털 영상 개선

-하는 기술 : 평활화(Equalization), 첨예화(Sharpening), 잡음제거 등

디지털 영상 복원

디지털 영상 분석

: 기계가 분석하기 쉬운 형태로 영상을 변환

low-level vision

고주파 성분=edge

디지털 영상 인식

: 객체나 형상에서 주요 속성을 추출하여 식별할 수 있는 클래스나 카테고리로 분류하는 기술

디지털 영상 입력, 전처리, 영상 분할, 특징 추출, 인식의 처리 단계 ...

지문인식, 얼굴(앞으로 해야 할 분야)

디지털 영상 압축

무손실 압축 / 손실 압축

​ png / jpeg (색상정보)

우리나라는 거의 표준화되어있어서 연구X

  • 화소 점 처리 (point processing) : 산술연산(밝게), 논리연산
  • 영역 처리 (area processing) : bluring, sharpening
  • 기하학 처리(geometric processing) : scale, rotation, translation

DNN:1차원 / CNN:2차원 이상.

분석할 차원이 20만.. 이미지 분석 시 차원이 많이 필요(이미지 많이 필요) -> 스케일만 변경해도 데이터 뻥튀기 가능

  • 프레임 처리

두 개 이상의 서로 다른 디지털 영상으로 각종 연산 등을 조합하여 새로운 화소 값을 생성하는 것

object detection : 꽃이 여기에 있습니다

object segmentation : 이렇게 되어있는 부분이 꽃이에요 (masking)

실습

openCV : 영상 처리 쉽게 할 수 있는 image processing library

gpu 있어야 처리 빠른데

OpenCV 설치

pip install opencv-python==버전

주피터 노트북 열기 (서버는 실행중)

127.0.0.1 = localhost

127.0.0.1:8888

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