|
처리 ~ 랩핑기법함수 사이에 실행시켜준다
<음수부분 처리한 결과 이미지>
[2]w1 = {1,1,1;1,-8,1;1,1,1} 필터 사용
<원 이미지> <embossing 처리 이미지>
음수부분 처리(정수형의 범위를 넘어서면 절삭)
<결과 이미지>
4)윤곽선 검출
w1=[1,
|
|
|
검출을 나타내는 실행 과정이다.
< Original Image > < Sobel Mask >
< Prewitt Mask > < Robert Mask >
< Laplacian Mask > < Canny Mask >
5. 결론
- 여러 가지 윤곽선 검출방법에 대해서 알아보았다. 이러한 윤곽선 검출 방법은 영상처리 학문
|
|
|
영상처리 프로그래밍
주제
다양한 이미지 필터의 영상처리 프로그래밍
목적
다양한 이미지 필터를 이용한 스케치 효과 구현
영상처리 프로그래밍
원본 영상 -> 그레이 필터-> 엠보싱 필터 -> 윤곽선 검출 필터 -> 중간값 제거
|
|
|
void CTestDoc::Laplacian1()
{
int x,y,p,q;
int sum, filter[3][3] = {{0, 1, 0},{1,-4,1},{0,1,0}};
for(y = 1;y <255;y++){
for(x =1;x < 255;x++){
sum = 0;
for(q = 0;q <=2;q++){
for(p = 0;p <=2;p++){
sum += filter[q][p] * m_OpenImg[y+q-1][x+p-1];
}
}
}
|
|
|
Image Processing Term Project
Shen-Castan Edge Detector
Shen-Castan Edge Detector 개요
━━━━━━━━━━─────────
▶ Shen과 Castan은 경계선 알고리즘의 일반적인 형식에 관해서는 Canny의 제안에 동의
▶ But, 최적화를 위한 다른 함수를
|
|
 |
검출하지 못하는
단점이 있다. 따라서 향후 검출 성능의 향상을 위한 보행자만의 다른 특징을
적용하는 방법이 필요하다.
5. 참고문헌
[1] 권준식외 7명 공역, “디지털 영상처리 이론 및 응용”, 홍릉과학출판사,
2002년 3월.
[2] 이문호, “visual
|
|
|
검출 방법 6
1. YCbCr 칼라공간변환 6
2. 손 색상 모델 생성 7
3. 손 영역 노이즈 제거 7
4. Morphology 연산을 이용한 영상 보정 8
5. Zhang Suen 세선화 알고리즘 9
Ⅲ. 제스처 인식 12
1. 인식을 위한 손 영역의 정규화
|
|
|
2.2 AVR; 영상처리를 통한 data를 입력받아 조향장치인 서보 모터와 동력장치인 DC모터를 제어하기 위한 PWM을 만들어준다.
2.2.1 AVR의 특징
-AVR 은 Alf(Bogen) Vergard(Wollen) Risc 의 약자로서 ATMEL사에서 제작된 RISC 구조의 MPU 이다. 비교적 저렴한 가격
|
|
|
영상의 값과 DCT, 양자화 출력
⇒ 앞서 얻은 8*8이 다음 소스의 입력으로 들어가게 되었다. 제일 비슷한 블록의 값들이 출력 되었으며, 이는 앞서 출력한 결과와 같음을 볼 수 있다. 또한 DCT된 영상값을 보면 저주파 즉 왼쪽 위의 모서리부분의
|
|
|
영상처리”, 사이텍 미디어, 2003.
[9] 전자신문 표 및 그림목차
Ⅰ. 緖論
Ⅱ. MFC의 이해
Ⅱ-1. MFC의 Architecture
Ⅲ. 네트워크 프로그래밍 이해
Ⅲ-1. 네트워크 프로그래밍 기본개론
Ⅲ-2. 소켓 프로그래밍
Ⅲ-3. TCP/I
|
|
 |
영상을 투영할 수 있는 렌즈 기술등의 발전에 의해 단순한 논문으로만 존재하던 여러 알고리즘이 실제로 구현, 활용되고 있는 실정이다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 사람을 추적하는 로봇 솔루션 시스템을 구현하고자 한다. 입력된
|
|
 |
검출기술
FFT,추정이론 기반 물체추적
모터제어: DC , BLDC 모터제어
센서 : 각종 센서 정밀제어 경험(가속도, 자이로, 가스센서 및 기타)
RFID 모듈관련 솔루션 제작
논문명 : 영상처리 알고리즘을 이용한 모바일로봇의 객체추적시스템
여
8비트 : A
|
|
 |
영상처리로 차선인식과 신호등 인식에 사용하는 기법인 그래디언트, 라플라시안, 캐니 엣지 검출기 등에 관한 정보였습니다.
3-2 정보를 어떤 방법으로 수집, 분석, 활용하셨습니까?
정보를 찾기 위해 구글링을 많이 했습니다. 과제 전에는 네
|
|
 |
검사 속도와 정확성의 균형이 가장 중요하다고 생각합니다. 높은 해상도의 이미지를 빠르게 처리하면서도 불량을 정확히 검출하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 최적의 광학 설계와 영상 처리 알고리즘이 필요합니다.
2) 머신비전과 광학 시
|
|
 |
향상시키는 역할을 수행하고 싶어 지원하였습니다.
Vision SW 개발은 반도체 검사 장비의 핵심 요소 중 하나로, 이미지 처리 및 머신러닝을 활용하여 불량 검출의 정확도를 높이고 생산성을 극대화하는 역할을 합니다. 저는 대학 시절
...
|
|
메뉴펼치기
