Cascade Classifier 🌞 C++ 환경에서 사람 얼굴 인식(검출)을 구현해보겠습니다. openCV 라이브러리에는 Cascade Classifier(분류기)가 제공되며, 이 Classifier에서는 두 가지 방법에 따라 구분될 수 있습니다. 첫 번째는 Haar classifier, 두 번째는 LBP classifier로 윤곽선을 검출할 수 있습니다. 일반적으로는 Haas feature 기반의 Classifier를 많이 사용한다고 합니다. (공홈 내용 참고하였습니다. Theory 부분을 열어봤지만, 블로그를 찾아보는 게 더욱 효과적이었습니다.) 얼굴 검출 classifier는 얼굴이 있는 이미지(Positive Image) / 얼굴이 없는 이미지(Negative Image) 데이터로부터 Casca..

이미지에 도형을 추가하거나 라벨링을 하는 순서는 아래와 같다. 이미지 또는 영상에서 사물(얼굴) 인식 기능을 구현한다. 인식된 부분에 테두리를 표시하여 정확도를 표시하거나, 해당 물체가 어떤 물체인지 텍스트로 표기한다. 이런 라벨링 작업들은 수작업으로 처리하지 않아도 되는 경우도 있으며, 용도에 맞게 해당 요소들을 이미지에 다시 뿌려줘야 하는 경우도 있다. 그래서, 수작업이 필요할 경우 어떤 원리에 의해 이미지에 도형 또는 텍스를 표시할 수 있는지 정리해보았다. 이미지 준비 ✅ 흰색 이미지를 만들어서 작업했다. // Mat variableName(width, height, type?, Color) Mat img(512,512,CV_8UC3, Scalar(255,255,255)); 흰색의 이미지가 만들어졌..

🙋🏻‍♂️ openCV를 시작하면서, 무(無) 일 때 openCV의 느낌? 📋 튜토리얼 시작 📏 이미지 리사이징 🖼 이미지 변환 1. 그레이 스케일링 2. HSV 스케일링 ⭕️ 엣지검출 1. 블러(Blur) 처리 2. 엣지 검출, Canny Edge Detector 🙇🏻‍♂️ 기초 이미지 처리를 학습 후 openCV의 느낌? 🙋🏻‍♂️ openCV를 시작하면서, 무(無) 일 때 openCV의 느낌? 많은 조사를 하지 않고 막 공부하자! 느낌으로 달려들다가, openCV를 openGL과 헷갈려 openGL을 공부해부렸다. . 처음부터 하고자 했던 방향은 머신 비전을 이용한 자율주행, 또는 머신 비전을 이용한 결품 검사 소프트웨어 작성 등을 목표로 했었지만 완전히 다른 방향으로 가고 있었다. 어쨌든 open..