반응형 개발자/Computer Vision 썸네일형 리스트형 Tensorflow CNN 오랜만에 정리하기 CNN 주요 워드를 정리하면 다음과 같습니다. 특징추출 컨볼루션 연산 = 합성곱 수작업 필터 (수직선/수평선 검출, 흐림(blur)효과, 날카로운 이미지(sharpen)효과 수작업 필터를 적용하기에는 3가지 문제점 존재, 도메인 지식 + 시간과 비용 + 좁은 확장성 컨볼루션의 역할은 네트워크가 특징을 추출하는 필터를 자동으로 생성해줌 어떻게 특징을 자동으로 추출하는 것일까요? II. 주요 레이어 정리 지금까지 이 책에 나온 레이어는 Dense 레이어와 Flatten 레이어 두 종류입니다. Dense레이어는 신경망에서 가장 기본이 되는 레이어이며 각 뉴런이 완전 연결(Fully-Connected) 레이어라고 불리웁니다. Flatten레이어는 다차원의 이미지를 1차원으로 평평하게 바꿔주는 레이어입니다. 위 .. 더보기 [OpenCV 딥러닝] 미리 학습된 파일을 OpenCV DNN 모듈로 딥러닝 OpenCV DNN(Deep Neural Network) 모듈 미리 학습된 딥러닝 파일을 OpenCV DNN 모듈로 실행할 수 있습니다. 순전파(foward), 추론(inference)만 가능하며 학습은 지원하지 않습니다. 1. 네트워크 불러오기 - cv2.dnn.readNet OpenCV로 딥러닝을 실행하기 위해서는 우선 cv2.dnn_Net 클래스 객체를 생성해야 합니다. 객체 생성에는 훈련된 가중치와 네트워크 구성을 저장하고 있는 파일이 필요합니다. cv2.dnn.readNet(model, config=None, framework=None) -> retval • model: 훈련된 가중치를 저장하고 있는 이진 파일 이름 • config: 네트워크 구성을 저장하고 있는 텍스트 파일 이름, config.. 더보기 [OpenCV] 영상처리 푸리에 변환을 이용한 저주파 필터(LPF) 고주파-필터HPF[퍼옴] 0. LPF(Low Pass Filter)/HPF(High Pass Filter)? 원래 HPF와 LPF는 전기회로에서 사용하는 용어입니다. 전기신호는 0과 1로 이루어진 신호입니다. 0이면 전기가 흐르지 않고, 1이면 전기가 흐르는 방식으로 모든 전자기기가 작동합니다. 이러한 0과 1을 얼마나 빠르게 켜고 끄는지를 주파수로 표현할 수 있습니다. 하지만 전자기기라고 하더라도 100% 정확한 동작만을 하지는 않습니다. 엄청나게 빠르게 동작하는 전기신호의 특성상 채터링이라고 하는 불규칙적인 진동이 발생하게 됩니다. 또한 모든 전기신호가 한순간 생겼다가 한순간 사라지는것이 아니고, 서서히 사라집니다. 이러한 노이즈를 제거하는것 방식으로 HPF와 LPF가 있습니다. 2020/12/19 - [파이썬/openCV].. 더보기 영상처리[주파수 관련+푸리에변환] - 주파수 영역 처리 - * 푸리에 변환을 적용하여 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환 * 주파수 영역에서 특정한 주파수 성분을 제거하거나 증폭 * 주파수 영역에서 공간 영역으로 역변환 - 공간 주파수 - * 화소값의 변화를 파형의 형태로 그린 것(=화소 값들의 변화율) * 밝기의 변화 정도에 따라서 고주파 영역/저주파 영역으로 분류 - 저주파 공간 영역 - * 화소 밝기가 거의 변화가 없거나 점진적으로 변화하는 것 * 영상에서 배경 부분이나 객체의 내부에 많다. - 고주파 영역 - * 화소 밝기가 급변하는 것 * 경계부분이나 객체의 모서리 부분 - 주파수 별로 분리 - * 경계부분에 많은 고주파 성분이 제거된 영상 -> 경계가 흐려진 영상 * 고주파 성분만 취한 영상 -> 경계나 모서리만 나오는 영상(.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 다음
