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void CTestDoc::Dilation()
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unsigned char temp[3][3]={0,};
unsigned char mask[3][3]={0,};
int sum;
for(int y =0; y<256; y++)
{
for(int x =0; x<256; x++)
{
for(int row =0; row < 3; row++)
{
for(int column =0; column < 3; column++)
{
temp[row][col
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배경이 0인 경우의 침식 연산
≪ 그 림 ≫
≪ 그 림 ≫ ≪ 그 림 ≫ ≪ 그 림 ≫ ≪ 그 림 ≫ ≪ 그 림 ≫
원본 영상 침식1 침식2 침식3 침식4 1.침식연산
2.팽창연산
3.열기연산
4.닫기연산
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마스크연산에서 *1/100연산을 해줘서 원이미지에 각각에 대응되는 마스크의 값은 0.04이므로 일치 합니다.
원본이미지에서 f= {
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.0400 0.0400 0.0400 0.0400
0.0400 0.
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int x,y,p,q,div;
// 잡음 제거를 위한 가우시안 5*5 마스크연산
int sum, Gaussian[5][5] = {{2,4,5,4,2}, {4,9,12,9,4}, {5,12,15,12,5},
{4,9,12,9,4}, {2,4,5,4,2}};
int cx, ft_x[3][3] = {{-1,0,1}, {-2,0,2}, {-1,0,1}};
int cy, ft_y[3][3] = {{-1,-2,-1}, {0,0,0}, {1,2,1}};
div = 0;
for(q=0; q
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연산
2.2.5 모폴로지 - 팽창연산
2.2.6 라벨링
2.2.7 YCbCr 색상모델을 이용한 검출 방법
2.3 (가제)현재의 핸드마우스 개발
2.3.1 개요
2.3.2 종이의 마크를 이용한 핸드마우스
2.3.3 적외선 LED를 이용하여 인식률 향상
2.3.4 핑거 마우스
2.3.6 에어
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연산 후 값 차이가 크지 않아 경계 값을 작게 하면
보행자의 모습을 보존할 수 있으나 잡음이 심하고 경계 값을 크게 하면 잡음을
삭제할 수 있으나 보행자의 모습도 보존이 되지 않는 단점이 있다.
본 논문에서는 차 연산 후의 차이 값과 보행
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마스크 제조 기술에서 축적한 연마 및 세척, 검사기술을 응용해 실리콘에 가까운 성질의 팽창특수유리 개발에 성공했고. 그리고 전자전기 분야로 확대하여 모바일 기기에 사용하는 반도체칩을 적층을 위해 두께를 최소화하는 기술로 확대시
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