My Vision, Computer Vision

이 글은『오일석, Machine Learning(기계 학습), 한빛아카데미(2017년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다.https://mvcv.tistory.com/41 이 글에서 이어집니다. 평균 제곱 오차(Mean Squared Error)의 문제 위 그림을 보면 입력값 x가 1.5이고 타겟값이 0.0인 상태에서 왼쪽 노드는 0.7503, 오른쪽 노드는 0.9971을 출력값으로 내보낸 상황이다. 출력 노드는 한 개이기 때문에 평균제곱 오차의 목적함수는 다음과 같이 쓸 수 있다. ($\sigma$는 sigmoid 함수) $$e = \frac{1}{2}(y-o)^2 = \frac{1}{2}(y-\sigma(wx+b))^2$$ 위 그림에서 업데이트해야 할 파라미터는 w(weight)와 bias인데, ..

이 글은『오일석, Machine Learning(기계 학습), 한빛아카데미(2017년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다.4장 - 딥러닝 기초MLP가 등장하여 혁신을 이루던 1980년대 이미 깊은 신경망에 대한 아이디어는 나왔었다. 하지만 층을 늘릴수록 가중치가 소실되는 문제가 있었다. 이에 다양한 연구가 진행되고 1990년, 2000년에 걸쳐 딥러닝에 대한 긍정적인 연구 결과가 발표되었다.딥러닝 기술의 혁신 요인컨볼루션 신경망이 딥러닝의 가능성을 열었다.값싼 GPU가 등장하였다.인터넷 덕분에 학습 데이터가 크게 늘어났다.계산은 단순한데 성능은 더 좋은 활성함수가 개발되었다.학습에 효과적인 다양한 규제 기법이 개발되었다.층별 예비학습 기법이 개발되었다.특징 학습의 부각기계학습의 적용 범위는 분류, 회..

이 글은『정성환, 배종욱, OpenCV-Python으로 배우는 영상 처리 및 응용, 생능출판2020년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다. https://mvcv.tistory.com/39이 글에서 이어집니다.모폴로지모폴로지는 형태학이란 뜻으로서 다양한 학문 분야에서 사용되는 용어이다. 영상 처리에서 모폴로지는 영상의 객체들의 형태(shape)을 분석하고 처리하는 기법이다. 이 형태학적 처리를 활용하여 영상의 경계, 골격, 블록 등의 형태를 표현하는데 필요한 요소를 추출한다. 침식 연산(Erosion operation) 침식 연산은 객체를 침식시키는, 깎는 연산이다. 객체의 크기는 축소되고 배경은 확장된다.  따라서 잡음 같은 작은 객체들은 사라질 수 도 있다.  따라서 소금-후추 잡음과 같은 임펄스..

이 글은『정성환, 배종욱, OpenCV-Python으로 배우는 영상 처리 및 응용, 생능출판2020년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다. https://mvcv.tistory.com/38이 글에서 이어집니다.필터링이미지 분석, 보정 혹은 전처리 과정에서 사용하는 이미지 필터링은 노이즈를 제거하여 깔끔한 이미지를 얻기 위해 사용한다.평균값 필터링, 미디언 필터링, 가우시안 스무딩 필터링 등이 있다. 최대값/최소값 필터링마스크의 크기가 3*3일 때, 이 영역안에 있는 화소중 가장 크거나 가장 작은 값을 출력값으로 정하는 필터링이다.최대값 필터링은 최대값만 선택되기 때문에 출력 이미지의 밝기가 증가하고 최소값 필터링은 어두워진다.평균값 필터링마스크의 영역에 해당하는 화소값들의 평균을 출력으로 내보내는 방..

이 글은『정성환, 배종욱, OpenCV-Python으로 배우는 영상 처리 및 응용, 생능출판2020년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다. https://mvcv.tistory.com/37이 글에서 이어집니다.프리윗(Prewitt) 마스크프리윗 마스크는 로버츠 마스크의 단점을 보완하기 위해 고안되었다. 차분을 1회 계산하는 로버츠 마스크와 달리 프리윗 마스크는 차분이 3번 계산되기 때문에 에지의 강도가 강하며, 수직과 수평 에지를 동등하게 찾는 데 효과적이다.수직 마스크-101-101-101수평 마스크-1-1-1001111         dst1과 dst2에서 수직, 수평 에지가 잘 검출된 것을 확인할 수 있고 두 결과를 합친 최종 출력 Prewitt edge 또한 수직과 수평 에지 모두 잘 검출된 ..

이 글은『정성환, 배종욱, OpenCV-Python으로 배우는 영상 처리 및 응용, 생능출판2020년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다.회선(Convolution)마스크의 크기가 3 * 3이고 입력 이미지와 출력 이미지의 크기가 같다고 하자. 이 때 한 픽셀에서 컨볼루션 연산을 수행하면 그 픽셀의 주변 8픽셀까지 출력 픽셀에 관여하게 된다. 마스크의 값을 잘 조절하면 블러링, 샤프닝 등과 같이 원하는 특징을 부각시켜 출력 이미지를 만들 수 있게 된다. 블러링# 이미지 파일 경로image_path = "~~/~~/001.jpg"image = cv2.imread(image_path)image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 가우시안 블러링(커널 크기, ..