728x90 컴퓨터비젼5 [컴퓨터비전 과제] 7. CNN(Convolution Neural Network) CNN이란? CNN은 이미지의 전체가 아닌 부분을 보는 것이 핵심 아이디어인데요. 이 부분에 해당하는 것을 filter라고 합니다. 쉽게 말하면 뉴럴네트워크에 Convolution과정을 하는 건데요. Convolution은 어떠한 filter를 통해서 하나의 새로 값을 얻어내는 것이라고 말할 수 있습니다. (사실 복잡하게 설명할 수 있지만 여기서는 간단하게 언급하겠습니다.) image 의 사이즈가 7x7 이고 filter가 3x3 이라고 가정을 했을 때 image의 부분마다 새로운 값을 뽑아내야합니다. filter의 size가 3x3 이니 9개의 parameter 가 있고 이 값이 가중치 W에 대해서 ReLu나 Sigmoid 같은 activation function을 거쳐서 새로운 값을 출력합니다. 이때.. 2021. 6. 10. Canny Edge 설명 & 구현코드 Canny Edge의 정의 Canny Edge Detection은 1986년 John F. Canny에 의해 개발된 알고리즘 가장 인기있는 에지 찾기 알고리즘 중 하나 윤곽을 가장 잘 찾아내면서도 원래 영상의 회색과 관련된 모든 에지(Edge)들을 제거할 수 있는 유일한 방법 Canny Edge의 장점 1. 에러율이 낮음 2. 정확도 3. 단일 점 매칭 - 검출기가 에지 점 하나만 있는 곳에 식별하지 말아야 한다는 것 Canny Edge의 단점 1. 구현이 복잡 2. 긴 실행시간 Canny Edge 구현 5단계 1. Noise Reduction 노이지가 있으면 에지를 찾는 게 어려워짐 가우시안 필터(Gaussian Filter) 이용해 이미지의 노이즈를 줄여줌 2. Finding the intensity.. 2021. 4. 6. [컴퓨터비젼] 7. Transformations and warping 오늘은 간단하게 정리를 해보고자 합니다. 파노라마를 만들기 위해서는 이미지가 이동, 회전, 크기 변화 등등을 걸쳐야합니다. 오늘은 그걸 하게 해주는 Transformation 들의 종류를 알아볼 것입니다. 그전에 Image Warping(와핑) 에 대해서도 배워보고 넘어가도록 합시다. Image Warping 이미지 필터링은 이미지의 범위, 즉 y축 값을 변화시키는 거고 (색 변화 등) 이미지 와핑은 이미지의 도메인, 즉 x 축 값이 변화시키는 겁니다. (위치 변환만) 정리하자면 이미지 필터링과 이미지 와핑에 차이는 위치 변화 유무입니다. Parametric (global) warping 파라미터로 이 과정을 표현 가능하고 특정 포인트만 변하는 것이 아니라 이미지 전체가 변하기 때문에 global 입니다.. 2021. 3. 30. [컴퓨터비젼] 6. Feature descriptors and matching 오늘은 Feature descriptor 와 matching 에 대해서 알아보도록 합시다. 저번 포스팅에서도 언급을 했듯이 Feature을 찾는 과정은 Detection, Description, Matching 으로 이루어져있습니다. 일단 Feature descriptor의 정의를 살펴보면 어떤 이미지에서 알고리즘을 통해서 벡터를 출력하는 알고리즘입니다. matching은 이렇게 추출한 Feature들을 잇는 거라고 하면 되는거죠. 어떻게 좋은 descriptor 을 구할지 그리고 어떻게 이들을 매치할지가 키포인트겠지요. 가장 좋은 descriptor 은 가장 비슷한 포인트를 두 이미지 속에서 찾아내는 거죠. 가장 심플한거는 같은 위치에 직사각형 Window 를 만들고 매치시키는 건데 세상이 그렇게 만만.. 2021. 3. 29. 이전 1 2 다음 728x90
