이미지 데이터
- 이미지 데이터는 그림, 사진 등 시각적인 요소를 포함하는 데이터를 말합니다.
- 디지털 이미지 데이터는 2D 배열 형태의 픽셀로 구성되며, 각 픽셀은 색상 정보를 포함합니다.
- RGB 색 모델을 사용하여 각 픽셀의 색상을 표현합니다.
델타 t
- 델타 t (delta t)는 "변화량" 또는 "시간 간격"을 의미합니다.
- 두 시간 사이의 차이를 나타내며, 시간 간격을 측정하는 데 사용됩니다.
- 물리학, 공학, 수학 등 다양한 분야에서 활용되며, 미적분학에서는 시간에 따른 변화를 설명하기 위해 사용됩니다.
FPS의 개념
- FPS (Frame Per Second)는 초당 프레임 수를 의미하는 단위입니다.
- 특정 시간 동안 화면에 표시되는 이미지의 수를 나타냅니다.
- 높은 FPS는 더 부드러운 화면 전환을 제공하며, 게임이나 영화에서 움직임을 자연스럽게 표현합니다.
- 성능에 따라 다양한 프레임 속도가 적용되며, 일반적으로 영화는 24fps, 게임은 30fps 이상을 권장합니다.
픽셀의 개념
- 픽셀은 화면에 표시되는 가장 작은 이미지 요소를 의미합니다.
- 디지털 이미지는 픽셀로 구성된 2D 배열 형태로 저장되며, 각 픽셀은 RGB 색상 값을 가지고 있습니다.
- 픽셀의 크기와 개수는 화면의 해상도를 결정하며, 작은 픽셀일수록 더 높은 해상도와 선명한 이미지를 제공합니다.
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영상 처리를 위한 주요 요소:
Delta t (∆t)
- Delta t는 두 프레임 간의 시간 간격을 의미합니다.
- 값이 너무 크면 움직임이 부자연스러워질 수 있습니다.
- 작은 값으로 설정하면 더 자연스러운 움직임을 얻을 수 있습니다.
프레임 (Frame)
- 프레임은 물체의 움직임을 표현하는 데 중요합니다.
- 프레임 수가 낮으면 움직임이 부자연스러워질 수 있습니다.
- 일반적으로 24FPS 이상의 프레임 수가 필요합니다.
픽셀 (Pixel)
- 픽셀은 화면을 구성하는 가장 작은 단위입니다.
- 움직임이 흐려지거나 깨지면 부자연스러워질 수 있습니다.
- 높은 해상도로 영상을 만들면 움직임이 더 자연스러워집니다.
사진으로 움직이는 영상을 만들 때 고려해야 할 점
- Delta t 값을 줄이고, 프레임 수를 늘리며, 해상도를 높이는 것이 좋습니다.
- 이렇게 하면 더 자연스러운 움직임을 갖는 영상을 만들 수 있습니다.
객체 탐지와 관련된 작업
- 객체 탐지(Object Detection): 열감지 카메라를 사용하여 촬영한 영상 데이터에서 특정 객체를 탐지하는 작업입니다.
- 객체 인식(Object Recognition): 객체 탐지를 통해 발견된 객체가 무엇인지 식별하는 작업입니다.
- 객체 추적(Object Tracking): 발견된 객체를 지속적으로 추적하여 정보를 파악하는 작업입니다.
- 객체 분류(Object Classification): 인식된 객체를 기준에 따라 분류하는 작업입니다.
- 객체 영역 분할(Object Segmentation): 인식된 객체의 영역을 정확하게 분할하여 경계를 파악하는 작업입니다.
영상 처리 알고리즘 유형
- 화소점 처리(Pixel-level Processing): 영상의 각 픽셀값을 개별적으로 처리하는 방식입니다.
- 영역 처리(Region-level Processing): 영상에서 특정 영역을 추출하여 처리하는 방식입니다.
- 기하학 처리(Geometric Processing): 영상의 기하학적 특징을 이용한 처리 방식입니다.
- 프레임 처리(Frame-level Processing): 영상의 전체적인 특성을 이용하여 처리하는 방식입니다.
웹솔루션과