1. 비주얼 스튜디오 코드 설치 2. C++ 컴파일 환경 구성(일반) 🔗 tasks.json 파일 3. C++ 디버그 환경구성(일반) 🔗 launch.json 파일 4. opencv 패키지 설치 5. opencv 환경 설정 🔗 c_cpp_properties.json 파일 5.1 pkg-config 설정 5.2 pkg-config PATH 설정 5.3 opencv 패키지를 참조하여 컴파일하기 환경 설정을 해 본 결과, Xcode를 이용하는 편이 환경설정은 간단합니다. [ openCV | C++ ] Xcode 에서 openCV 환경 설정 하는 방법 맥의 Xcode IDE 사용자를 대상으로 하는 글인 점 참고 부탁드립니다. 그리고, 이 내용은 유투부 튜토리얼 및 게시자의 웹사이트 내용과 동일하며, 본인의 학습..

1. 다음을 설치 🛠 ✅ Visual Studio Code(IDE) Visual Studio Code - Code Editing. Redefined Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. code.visualstudio.com ✅ 컴파일러 : g++ 터미널 실행 후 다음을 입력하면, 설치 여부 확인(버전 및 실행파일 위치 확인)이 가능하며 설치되어 있지 않을 ..

🔗 함수와 매개변수 : findContours(매개변수입력) 🔗 DEMO. 🖼 이미지 이진화 하기 😷 HSV 이미지 마스킹 하기 📏 컨투어 찾기 이진화(Binary) 이미지 소스로 부터 사물의 외곽 형상을 검출하여, 사물인식에 사용될 수 있습니다. 여기서 이진화 이미지는 GRAY SCALE 또는 HSV SPACE 색으로 변환된 이미지에 대해서 적용 될 수 있습니다. GRAY SCALE, HSV SPACE 이미지 변환은 아래 글을 참고 부탁드립니다. [ openCV | C++ ] 머신비전 이해를 위한 openCV 기초 리뷰 🙋🏻‍♂️ openCV를 시작하면서, 무(無) 일 때 openCV의 느낌? 📋 튜토리얼 시작 📏 이미지 리사이징 🖼 이미지 변환 1. 그레이 스케일링 2. HSV 스케일링 ⭕️ 엣지검출..

맥의 Xcode IDE 사용자를 대상으로 하는 글인 점 참고 부탁드립니다. 그리고, 이 내용은 유투부 튜토리얼 및 게시자의 웹사이트 내용과 동일하며, 본인의 학습을 위해 리뷰 개념으로 작성되었음을 알려드립니다. ☑️ 개요 0. Homebrew 설치 1. openCV 설치 2. 프로젝트 생성 3. 다이나믹 라이브러리 불러오기 4. 헤더 패스(Header Path) 설정 5. 리소스 폴더 설정하기(이미지, 영상 소스 참조하기) 6. 카메라 액세스 설정하기 0.Homebrew 설치(brew 셋팅이 돼있는 분들은 넘어가세요.) 아래의 웹사이트로 들어가서 Homebrew를 설치해야 합니다. https://brew.sh/ 아래 내용을 terminal에 붙여놓고 실행(엔터)하며, Homebrew가 인스톨됩니다. /b..

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..