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n\");
}
/*** data name function ***/
/*** file name form : from 070001.vec to 070300.vec ***/
char * ntos (int n) {
char * re;
re = (char *)malloc(sizeof(char)*11);
re[0] = \'0\';
re[1] = \'7\';
re[2] = \'0\';
re[6] = \'.\';
re[7] = \'v\';
re[8] = \'e\';
re[9] = \'c\';
re[10] = \'\\0\';
if(n <
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- 그레이 효과
- 이미지 반전 효과
- 엠보싱 필터
- 선명한 효과
- 윤곽선 검출 효과
- 중간값 통과(100~150) 효과
- 중간값 제거(100~150) 효과
- 히스토그램 평활화 효과
- RGB-YUV-RGB 효과
- RGB-YUV-RGB2 효과
- RGB 분리 효과
- YUV 분리 효과
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또한 detect할 수도 있다. 그 예로 Laplacian Filter와 Sober Filter가 있다.
1) Laplacian Filter
→ Laplacian 을 이해하기 위해서 gradient 개념 도입이 필요하다.
→gradient
밝기의 변화 량에 따른 경계선 검출방식은 영상에서 인접하는 두 화소의 밝기 차이를
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④3D DCT만을 해도 따로 한 것보다 압축이 잘되는 이유는?
3D DCT는 2차원 이미지를 높이로 쌓아놓은 이미지(동영상) 을 DCT한 것이라고 생각할 수 있다. 2차원 DCT를 N번 수행하는 것보다, 3차원 DCT를 1한번 수행하는 것이 압축이 더 잘되는 이유는
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히스토그램경영통계학 22p
히스토그램에서 계급 중 110, 130이 가장 높음으로 나타났으며 대부분의 영화가 110 ~ 150 사이에 있음을 알 수 있다. 또한 가장 높은 것은 계급이 200에 해당하는 곳에 포함된다.
(c) 평균, 중앙값, 최빈값
평균, 중앙값, 최
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히스토그램과 상자그림을 그리고, 다섯수치요약을 산출하시오. (5점)
1)히스트그램
①코드 ②출력 결과
2)상자그림
①코드 ②출력 결과
3)다섯수치요약
①코드 ②출력 결과
2. 교재 p.39 예제 2-11의 데이터(학생 10명이 1분당 할 수 있는 윗
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직각 삼각형에서 직각을 낀 두 변의 길이를 a, b라고하고, 빗변의 길이를 c라고 하면
a^2+b^2 =c^2의 수식이 성립한다는 것이다.
#include <iostream>
using namespace std;
int main(void)
{
int a = 1,b = 1,c = 1,count = 0;
cout<<\"a : b : c \"<<endl;
for(a = 1;a <=
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C, D, E 별 히스토그램과 정규분포는 그림 7과 같다. 다섯 종의 사료와 체중 증가가 전체 데이터와 유의한지 분석한 결과, P-VALUE가 18.9이므로 이 가설은 기각한다.
[문제5] 다음과 같이 사료 투여량과 체중증가 간에 관련성을 확인하기 위한 산점
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C\" - DCT (158p)
[2] Randy Crane, \"A simplified approach to image processing\" - Histogram specification (49p)
[3] http://www.photomosaic.com/rt/fineart.htm 1. 서론
1.1 연구 배경
1.2 연구 내용
2. 본론
2.1 관련 연구
2.2 시스템 개요 및 전처리 과정
2.3 밝기를 이용한 block
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C, D, E 반의 학생 수는 각각 50명, 60명, 45명, 55명, 54명이 고, 안경을 낀 학생 수는 각각 10명, 12명, 10명, 11명, 9명이다. 안 경을 낀 학생은 어느 반이 상대적으로 가장 많은가 ?
26. 오른쪽 그래프는 어느 반 학생들의 키를 나타낸 히스토그램이다.
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