컴퓨터비전(computer vision) - 6주차

perspectiveTransform -> dst

입력 벡터들에 대해서 투영(perspective, 원근) 변환 m을 수행함.

 

gemm -> dst

일반화된 행렬 곱셈을 수행함(행렬의 내적을 구함 -> 물체 회전과 같은 변환에 사용)

 

 

np.dot()함수로도 행렬의 내적 계산 가능함.

 

열(row) 세로 , 행 (coulmn) 가로

 

 

 

m x n , n x k / m x k 결과 (곱셈 앞의 열과 뒤의 행이 같아야 함)

3 x 2 * 2 x 3 = 3 x 3

가운데 2는 사라짐.

 

 

T는 열을 행으로 바꾸는? 거여서 I행처럼됨. 그리고 m x n 과 n x k를 실행해서

1 x 1 +１x4 = 5 ... 이렇게 되는거임

 

 

반지름과 호의 길이가 같은 각도 = 1라디안

각도(theta) = 원호 / 반지름

1도 = 파이/180 [rad]

 

환산라디안 = 디그리* 파이/180 <중요>

theta = 20 * np.pi / 180

 

invert

행렬의 역행렬을 계산함(입력 행렬이 정방 행렬이 아니면 의사 역행렬을 계산)

 

 

 

 

 

solve

연립 방정식이나 최소자승 문제를 해결함

 

 

[A] X [B] = [1] 일 때 [B] = [A]-1

 

 

2주차

 

화소(pixel)란 화면(영상)을 구성하는 가장 기본이 되는단위

 

미리 계산된 결과의 집합을 가리킴 = 록업테이블.

 

그레이 스케일(명암도)

: 단일 채널의 영상을 보통 그레이 스케일(gray-scale)영상이라고 부름

 

0은 검은색 , 255는 흰색

 

화소값을 변경하면 영상의 밝기를 바꿀 수 있음

-화소에 특정 상수값을 더하면 영상이 밝아지고 빼면 어두워짐

즉, 255(최대값)에서 그 화소의 값을 빼면 반전 영상이 만들어짐

 

 

명암 대비를 높이려면 어두운 부분은 더 어둡게, 밝은 부분은 밝게 하고

낮추려면 어두운 부분과 밝은 부분의 차이를 작게 함.

 

 

어떤 데이터가 얼마나 많은지를 나타내는 도수 분포표는?

: 히스토그램

 

 

calcHist :히스토그램을 계산하는 함수

 

 

정규화 : 서로 다른 값을 같은 기준이 되게 만드는 것.

95 ~ 100을 70～１００으로 바꾸는 함수는?

normalize 함수

 

 

 

히스토그램 스트레칭 : 히스토그램의 분포가 좁아서 영상의 대비가 좋지 않은 영상의 화질을 개선할 수 있는 방법.

< 시험에 나오기 매우 좋음

 

 

 

평활화 : ‘분포의 균등’ 이라는 방법으로 명암대비를 증가 시켜 영상의 화질을 개선할 수 있는 방법.

 

분포가 좁지 않지만 특정 부분에서 한쪽으로 치우진 명암 분포를 가진 영상을 재분배 과정을 거쳐 균등한 히스토그램 분포를 갖게 하는 알고리즘