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물체와 경계(선, 곡선)를 찾는데 사용된다. 영상 분할의 결과는 전체 영상을 집합적으로 포함하는 지역의 집합이거나, 영상으로부터 추출된 윤곽의 집합이다 (경계 검출 참조). 지역에서 각각의 픽셀은 색, 밝기, 재질과 같은 어떤 특징이나 계
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용하는 것이 필요하다.
인간과 같이 두눈을 가지고 사물을 판별하는 기술은 앞으로 10년 이후에도 완벽히 재현하기 어려운 고난이도의 기술이다. 따라서 제품형 로봇에 맞는 물체인식은 카메라가 아닌 레이저 공간센서와 같은 측정기술을 삼
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추출
영상에서 도로, 건물 같은 개체를 추출하는 것
p.428_ 객체지향 영상분할에 기초한 분류 . 영상분할을 화소단위의 픽셀이 아닌 유사한 특성들의 몇 몇 화소들을 묶어 폴리곤식으로 하나의 데이타로 객체로 만드러 표현 . 그 폴리곤을 대상
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물체를 한 기준점을 바라보고 던졌을 때, 기준점과 물체 사이의 거리는 근사적으로 푸아송분포를 따른다.
*두 번째 실험
모집단에서 27개의 무작위 값 추출하여 다시 한 번 보고서 쓰기
○ 실험목적
위 실험을 모집단으로 보았을 때 27개의 무
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물체의 길이 등을 측정한다.
2. 이 론
(1) 버니어 캘리퍼 (Vernier Calliper)
(2) 마이크로미터(Micrometer)
3. DATA 및 결과
(1) 철사 (버니어캘리퍼)
(2) 철사 (마이크로미터)
(3) 종이 (버니어캘리퍼)
(4) 종이 (마이크로미터)
4. 결론 및 토의
5.의
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의한 잡음 제거
2. 3. 2 이진 영상 데이터의 잡음 제거
2. 4 에지 추출
2. 4. 1 1차 미분에 의한 영상 처리
2. 4. 2 2차 미분에 의한 영상 처리
3. 보행자 검출
3. 1 보행자 검출 과정
3. 2 실험 및 고찰
4. 결론
5. 참고문헌
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물체를 이동시킬 수 있다.
참고문헌
1. 관련자료
11.1 ST Microelectronics Homepage(www.st.com)
11.2 STM32F103x8/xB Data Manual
11.3 STM32F103x8/xB User Manual(UM0427)
11.4 STM32F103x8/xB Reference Manual(RM0008)
2. 참고자료
참 고 문 헌
저 자
출 판 사
출판년도
The Definitive Guide to the
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