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본 프로젝트는 카메라로부터 영상을 입력받아온 뒤 화면에 색을 뿌려줘서, 그 색에 맞게 화면이 나타난다.
소스도 동봉 디지털
이미지
프로세싱
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Image 관련 Library 제작
5월 3주 Opening & Closing algorithm 구현
5월 4주 중간 발표와 Cg Shader 테스트
5월 5주 Gradient & Smoothing algorithm 구현
6월 1주 Gradient & Smoothing algorithm을 Cg로 porting & debugging
6월 2주 최종 발표, 결론과 Performance 측정(CPU & GPU)
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2 Problem Solutions
Problem 2.1
The diameter, x, of the retinal image corresponding to the dot is obtained from similar
triangles, as shown in Fig. P2.1. That is,
(d=2)
0:2
=
(x=2)
0:014
which gives x = 0:07d. From the discussion in Section 2.1.1, and taking some liberties
of interpretatio
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전체 PPT자료는 소스설명으로 구성되어 있고 아래와 같이 설명이 있어서
재수정하기 정말 쉽게 되어 있습니다.
for(i=0; i<256; i++){
for( j=0; j<256; j++){
pView->m_BufImg[i][j] = ((pView->m_ViewImg[i][j]&0x80) >> 7)*255/1;
}
}
시프트연산을
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하기 때문이다. 그리고 심지어 매우 특이한 물질들도 거의 1.7에서 보는 목록에 제한되어 있다. 가시광선을 사용한 완벽한 제한분석은 약 150nm 이다.
또는 불순물이 섞인 이미지프로세싱도 이 근본적인 제한안에서는 향상시키지 못한다.
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이미지 등 비정형데이터를 다루어보며 다양한 종류의 데이터 프로세싱 익히며 다양한 데이터를 다룰 수 있게 이끌었습니다. 부대표로 커리큘럼을 직접 기획하며 학회를 운영했던 경험은 OOOO 인턴과정 중 진행한 ‘크롤링 스터디’를 효과적
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