총 6개
-
부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제1(배경 바꾸기)2025.05.101. 객체지향프로그래밍 이 과제는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 웹캠으로부터 받은 영상에 원하는 배경 영상을 덮어씌우는 것을 목적으로 합니다. 배경 모델과 현재 프레임의 차이 영상을 이용하여 마스크 영상을 생성하고, 이를 통해 웹캠 영상과 배경 영상을 합성하는 방식으로 구현되었습니다. 과제 수행 과정에서 OpenCV 라이브러리의 다양한 기능을 활용하는 방법을 익히고, 가상 환경 사용의 효과성을 확인하였습니다. 2. 영상 처리 이 과제에서는 OpenCV 라이브러리를 활용하여 웹캠 영상에서 객체를 추출하고, 배경 영상과 합성하는 기...2025.05.10
-
OpenCV를 이용한 공간 향상 기법 결합2025.12.161. 공간 필터링 기법 Laplacian 필터와 Sobel 필터를 이용한 영상 처리 기법을 설명합니다. Laplacian 필터는 영상의 엣지를 검출하고, Sobel 필터는 x, y 방향의 그래디언트를 계산하여 엣지를 강조합니다. 이러한 필터들을 조합하여 영상의 선명도를 향상시키는 과정을 단계별로 구현합니다. 2. 영상 선명화 알고리즘 입력 영상에서 Laplacian 필터 결과를 빼서 선명화된 영상을 생성하고, Sobel 필터 결과를 평균 필터로 부드럽게 처리한 후 곱하여 마스크를 만듭니다. 이 마스크를 원본 영상에 더하여 최종 선명...2025.12.16
-
OpenCV python으로 여러가지 필터 적용하여 영상 선명하게 만들기2025.05.061. 필터 적용을 통한 영상 선명화 이 프로젝트에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 다양한 필터를 적용하여 흉부 X선 영상을 선명하게 만드는 방법을 다룹니다. 사용된 필터에는 GaussianBlur, Averaging, Laplacian, Sobel, Gamma Correction, Equalization 등이 있으며, 각 필터의 특성과 적용 방법, 그리고 최종 결과물을 보여줍니다. 코드 구현 과정과 실행 결과를 자세히 설명하고 있습니다. 1. 필터 적용을 통한 영상 선명화 영상 선명화를 위한 필터 적용은 다양한 방법으로 이...2025.05.06
-
AI 기반 쓰레기 분류 장치 'Recycle with AI' 에이클러 서비스 개발2025.05.101. AI 기반 쓰레기 분류 장치 발표 내용에 따르면, 'Recycle with AI' 에이클러 서비스는 AI 기술을 활용하여 쓰레기를 자동으로 분류하는 장치를 개발하고 있습니다. 이 장치는 YOLOv5, OpenCV, TensorFlow 등의 AI 기술과 Jetson Nano, Pi_Camera 등의 하드웨어를 활용하여 폐기물 데이터셋을 기반으로 이미지 인식을 통해 쓰레기를 분류합니다. 또한 소리 분석을 통한 자동 분리수거 기능도 포함되어 있습니다. 2. 폐기물 처리 시장 및 문제점 발표에 따르면, 국내 폐기물 시장 규모는 매우 ...2025.05.10
-
부경대 전자공학과 객체지향프로그래밍 과제2(얼굴 인식)2025.05.101. 얼굴 인식 알고리즘 구현 이 과제는 OpenCV2 라이브러리를 사용하여 웹캠으로 캡처한 얼굴 이미지를 데이터셋으로 구축하고, 이를 이용해 딥러닝 학습을 수행하여 얼굴을 인식하는 것을 목적으로 합니다. 과제 수행을 위해 3단계로 나누어 진행하였습니다. 첫째, 웹캠으로부터 얼굴 이미지를 캡처하여 데이터셋을 구축하였습니다. 둘째, OpenCV의 내장 메서드를 사용하여 데이터셋으로부터 학습을 수행하고 학습 모델을 생성하였습니다. 셋째, 생성된 학습 모델을 이용하여 실시간 비디오 화면에서 얼굴을 인식하고 정확도를 표시하였습니다. 이 과...2025.05.10
-
OpenCV Python을 이용한 사진 종류 분류2025.12.161. SIFT 특징 추출 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)는 영상의 특징점과 디스크립터를 추출하는 알고리즘입니다. 본 프로젝트에서는 기준 이미지와 검색 대상 이미지에서 SIFT 객체를 생성하여 특징점과 디스크립터를 계산합니다. 이를 통해 영상의 고유한 특성을 수치화하여 이후 매칭 과정에 사용합니다. 2. 특징 매칭 및 유사도 계산 BFMatcher와 FlannBasedMatcher를 사용하여 두 영상의 디스크립터를 매칭합니다. L2-Norm을 유사도 척도로 사용하며, 매칭된 특징점들의 거리의 평...2025.12.16