🔗 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..

짧디 짧은 1년 간의 도쿄 생활을 경험하고 나서, 지극히 개인적이지만 애정 했던 나만의 도쿄 커피 맛집을 소개해보려고 합니다. 신주쿠 역에서 가까운 나카노 구(中野区)에 집을 구하다 보니, 의도치 않게 꽤나 좋은 커피숍이 집 주변에 있었습니다. 아시는 분은 아시겠지만, 도쿄에서 신주쿠 역은 꽤나 번화가고 도시적인 곳입니다. 그리고 커피는 많이 마셔본 축에 낄수도 있고, 그렇다고 많이 안 마셔본 것도 아닐 거 같습니다. 아이스 아메리카노, 카푸치노, 에스프레소 등등 여러 종류의 커피가 있겠지만 아이스 라떼를 주로 마십니다. 그래서 아이스 라떼를 기준으로 판단했습니다. (최근에 제주도에서 아인슈페너를 인생 처음으로 마셔봤는데, 신세계더군요. 일본에서도 메뉴 있으면 먹어봐야겠습니다.) 1. 블루보틀 - BLU..

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..

무작정 전화번호부 만들 겁니다. 단, 아래와 같은 기준과 목표로 작성했습니다. 첫째. CRUD(Create. Read. Update. Delete.) 기능을 갖춘다. 둘째. 전화번호부 DB는 간단히 CSV 파일로 대응한다. 셋째. 죽이 되든 밥이 되든 남의 코드를 참고하지 않고 만든다. ✅ 전체 메뉴 구성 계산기 실행 시 유저가 선택하게 될 가장 큰 분류는 아래와 같이 결정했다. 1️⃣ Add➕ 2️⃣ Search🔍 3️⃣ Update🛠 4️⃣ Delete❌ 5️⃣ PrintAll🖨 9️⃣ EXIT🙋🏻‍♂️ 각 메뉴로 분기는 if ... else if ... else 기능을 사용했다. 기회가 된다면 switch문으로 리팩토링을 해보려 한다. 다 작성하고 보니 switch 문이 더 간단하면서도 직관적인 것..

C언어의 메모리 관련 함수는 memset, memcpy, memmove 기타 등등 꽤 있는 것 같습니다. 'mem' 은 memory에 관련된 함수라는 것을 의미하고, C언어의 내장 함수에서 접근할 수 있습니다. 요런 메모리 블럭을 조작하는 함수는 String.h라는 헤더 파일에서 참조할 수 있습니다. memset은 세개의 인수를 받고, 다음과 같습니다. void* memset(void* ptr, int value, size_t num); (자세한 설명은 모두의코드(memset설명) 를 참고하시기 바랍니다. ) 요컨대 포인터 변수를 이용해서 해당 주소가 가리키는 값을 사용자가 원하는 값으로 변경할 수 있습니다.. 그래서 의미는 알겠는데 어떤 경우에 이걸 사용하나? 감이 잘 오지 않았습니다. 그러던 참에, ..

오늘은 스태틱 코드를 번들하는 웹팩 설정 방법에 대해서 적어보려 합니다. 여기서는 제가 사용해 본 기능만 담고 있기 때문에 더 좋은 방법 또는 틀린 부분? 등이 있을 수 있음을 미리 알려드립니다. STATIC 데이터(html 페이지를 컨트롤하는 javascript, css 코드 등)를 구성하기 위해서, 용도에 맞게 js, css파일을 작성해서 복수의 파일들로 관리하는 것이 일반적일 것이라고 생각됩니다. 여기서 웹팩을 이용하게 되면, 복수로 작성한 다수 파일들을 번들링 해서 하나의 main.js + styles.css 조합 등으로 html 파일에 대입하여 적용할 수 있습니다.(필자는 css코드를 sass코드로 작성하고 static 코드로 변환했다.) 이런 번들링 기능을 사용하기 위해선 웹팩 라이브러리 co..

babelJS: 새로운 최신의 자바스크립트 형태의 문법을 가질 수 있음. ES6라는 걸 지금 알았다.이걸 사용하면, node를 사용할 때 인식하는 문법으로 compile해주고, 코드를 실행해줌. 실행 커맨드는 다음과 같다.babel-node '자바스크립트파일'(엔터) 위 코드를 npm start로 작동하게 package.json 파일에 configure 해둔다. nodemon :코드를 변경할 때 마다 익스프레스 서버를 control + c 로 끄고 다시 다음과 같이 실행해주고,node '자바스크립트 파일' (엔터)의 형식으로 갱신한다. 하지만, nodemon을 사용하면 서버를 한번 실행하면, 코드 내용이 변경되도 서버를 껏다 재시작하는 번거로움이 사라진다. nodemon 설치방법이 모듈은 프로젝트에 필요..