운동하는 대학원생

(논문을 작성하는 과정에서 개인적으로 시간이 많이 걸린 부분인데 이것을 정리하기 위해서 작성하였습니다.) 아래의 두 개의 이미지는 Imagenet data에서 가지고 온 사진이다.  여기서 두개의두 개의 이미지 데이터를 활용하여 segmentation 분야에서 두 개의 이미지를 겹치게 이미지를 편집하는 방법을 하고 싶었다. image ( 원본 이미지)  mask ( segmentation의 mask) 결과 이렇게 두 개의 이미지를 겹쳐서 cv에서 모델이 얼마나 경확도를 유지하는지를 보고 싶었다. 퍼센트를 설정값으로 겹치는 정도를 나타냈으며 0~1 사이의 값을 설정하고 1이 완전히 겹치는 상황을 가정하였다. 0.7 퍼센트  0.4 퍼센트 코드 def find_contours(self, mask): ..

0. Introduction 먼저 3차원 물체에 대한 영상에서 2차원으로 카메라가 정보를 습득하는 거처럼 3차원 영상을 2차원으로 변환을 진행을 하는 것을 투영변환(projective transformation)이라고 한다. 이때 3차원 영상이 2차원으로 투영 변환한 두 2차원 영상에 대하여 대응점을 매칭시키는 방식 중 하나가 호모그래피라고 한다. 사진을 예로 들면 X'를 표시하는 2차원 영상에서의 두 점을 매칭하는 것이다. 1. Homography 호모그래피는 3*3 행렬로 표현되며 대응점들의 행렬곱으로 표현이 가능하다. 아래의 식을 참고하면 2차원 공간상에서의 영상에서 특정 지점이 x, y로 표현이 된다면 서로 다른 두 영상에서 좌표를 매칭하는 행렬 즉 호모그래피가 존재하게 된다. 이제 이렇게 두 2..

지역 특징에서 매칭은 이전까지 영상에서 찾았던 특징점들을 서로 다른 영상에서 짝지어 주는 방식에 대하여 이야기를 하겠다. 1. 매칭 전략 각각 다른 영상에서 추출한 기술자들의 집합을 A, B 가 있다고 가정하면 여기서 가장 간단한 방법은 각 집합들의 모든 요소들의 거리를 계산하여 일정 임계치보다 작으면 매칭을 시키는 방식이 있다. 하지만 이런 방식에서는 매칭된 쌍과 같은 곳인데 매칭에 실패하는 경우, 같은 곳이 아닌데 매칭되는 경우의 문제가 자주 발생한다. 보통 거리 계산을 할 때는 유클리디안 거리를 사용한다. 이렇게 추출한 기술자들을 서로 다른 영상에서 매칭을 시키는 작업은 3가지 정도가 있다. 1. 두 기술자의 거리가 임곗값보다 작으면 매칭 보통 가장 기초적인 방식으로 임곗값보다 거리가 작으면 매칭되..

이전까지는 영역에 대한 분할을 자동적으로 영상 전체에서 진행을 하였다. 하지만 이런 분할을 사용자가 원하는 분할을 하지 못하는 문제가 있었고 이런 문제를 해결하기 위해서 대화식 분할의 아이디어가 되었다. 1. 대화식 분할 1.1 능동 외곽선 능동 외곽선의 원리는 초기 곡선에서 시작해서 최적의 상태를 능동적으로 찾아가는 방식이다. - 수식 E(internal) = 내부 에너지로 곡선이 매끄러운 모양이 되도록 유도 E(image) = 영상 에너지는 물체의 경계에 에지가 나타난다는 사실에 기반하여 곡선이 에지에 위치하도록 유도 E(domain) = 도메인 에너지는 분할하려는 특정 물체의 모양 정보를 잘 유지하도록 유도 이렇게 에너지들의 총합들을 계산하고 이것을 최소가 되도록 하여 최적화를 진행한다. 1.2 G..

영역 분할이란 영상에서 물체에 영억을 특정하는 방식이다. 이전까지 에지를 활용해서 경계선을 처리하는 방식에 대하여 알아보았는데 영역 분할은 에지들로만 영역을 분류하기에는 조금 부족함이 있어서 사용한다. 1 단순 영역 분할 가장 기본적이고 단순한 방식의 영역 분할은 이진화 알고리즘을 사용하거나 군집화 알고리즘을 사용하는 것이다. 군집화 알고리즘은 보통 (RGB) 값을 통해서 3개 값으로 표현된 화소의 샘플을 군집화하여서 분할한다. 2. 슈퍼 화소 분할 픽셀 화소 보다는 크고 영상의 물체보다는 작은 영역으로 분할하는 방식으로 이런 분할하는 화소를 슈퍼 화소(super-pixel)이라고 합니다. -SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) k-means clustering 방식과..

0. Intro 에지의 방향과 그레이디언트의 방향이 수직인 이유는 에지의 진행 방향과 에지의 경계선 사이의 관계로 설명할 수 있습니다. 에지는 영상에서 픽셀 값의 급격한 변화를 나타내는데, 이러한 변화는 주로 에지의 경계선을 따라 발생합니다. 에지의 진행 방향은 경계선을 따라 변화가 일어나는 방향을 나타냅니다. 그레이디언트는 함수의 변화율을 나타내는 벡터로, 영상에서는 픽셀 값의 변화율을 계산하여 영상의 변화를 측정합니다. 그렇기 때문에 그레이디언트 벡터의 방향은 영상에서 픽셀 값의 변화가 가장 큰 방향을 나타냅니다. 에지의 방향과 그레이디언트의 방향이 수직인 이유는, 에지의 진행 방향과 에지의 경계선 사이의 관계 때문입니다. 에지의 진행 방향은 에지의 경계선을 따라 일어나는 변화를 나타내는 반면, 그레..

1. 에지 검출 에지 검출 알고리즘은 물체 영상에서 물체 경계가 변하면서 발생하는 명암의 급격한 변화의 특성을 활용한다. 먼저 영상을 미분하는 이유는 기존 영상에서 미분을 통해서 기준점에서의 변화량을 측정하는 게 가능해서 이다. 이렇게 변화량에 대한 차이를 영상의 컨볼루션을 취하여 에지 영상을 만든다. (위의 그림에서는 (-1,1) 필터로 컨볼루션 한다.) 1.1 에지 연산자 영상에서는 보통 한번의 에지의 변화만 있는 게 아니라 여러 화소에 걸쳐 명암이 변하는 램프 에지(ramp edge)가 발생한다. 1차 미분을 통해서 (c)처럼 에지 영상을 구하면 에지가 구분이 된다. 하지만 두께가 있는 에지가 검출되며 위치 찾기(localization)의 문제가 발생한다. 그렇게 다시 한번 2차 미분을 진행하면 연..

1. Intro 컴퓨터 비전과 딥러닝 책의 3장 내용을 정리한 내용입니다. 3장에서는 이미지, 영상 데이터를 어떻게 데이터화시키는지를 설명하는 장이다. 이미지나 영상 데이터는 고차원은 다분광, 초분광 같은 영상들도 있지만 보통 RGB로 구성된 영상으로 예시를 많이 진행했다. 2. 이진 영상 2.1 이진화 이진화란 maxtrix 형식으로 표현된 데이터에서 임곗값 T를 기준으로 T 보다 크면 1 적으면 0 이런 식으로 데이터를 단순히 이진화시킨다. 2.2 오츄 알고리즘 전체 이미지에서 적정한 임곗값을 먼저 계산하여 임곗값을 정한다. 2.3 연결 요소 connected component labeling 이라고도 하며 근처에 있는 같은 데이터를 연결 지어서 분류해 주는 방식이다. 2.4 모 폴로지 영상을 변환하..