vision
1.camera calibration과 왜곡 보정 (1)
카메라 캘리브레이션과 왜곡 보정에 대하여
2.camera calibration과 왜곡 보정 (2)
어안 카메라의 캘리브레이션과 왜곡 보정
3.Bird-eye view 구현
opencv로 간편하게 bird-eye view 구현
4.[opencv] contours와 도형 검출
opencv로 컨투어 갖고 놀기
5.stitching module로 image stitching(파노라마 뷰 만들기)
image stitching with stitching module
6.[Feature Matching] Feature Descriptor 비교
Feature Descriptor 비교해 보기
7.Multiple Object Tracking(MOT)
multiple object tracking 개념 정리
8.Object Detection with yolo-NAS
YOLO-NAS에 대해 간략히 알아보고, 코드로 적용해 보자
9.Object Detection with YOLOv8
YOLOv8에 대해 간략히 알아보고, 코드로 적용해 보자
10.Yolov8 classifier model custom dataset으로 훈련하기
YOLOv8 classifier model
11.YOLO Detector 커스텀 데이터셋 훈련하기
[object detection] custom dataset training with YOLO Detector
12.Lane Detection(차선 인식) with opencv
엣지 검출을 통한 차선 인식 구현
13.Intensity Transform
[영상처리] Intensity transformation에 대하여 간단 정리
14.Morphological transformation
[영상처리] 이진 이미지의 형태학적 변환
15.Hough Transform(허프 변환)과 직선 검출
[영상처리] 허프 변환과 직선 검출하기
16.Edge Detection Filters
[영상처리] 이미지 경계 검출하기
17.EfficientNetv2로 교통표지판 분류 해보기(Image classification EfficientNetv2)
EfficientNetv2과 image classification
18.RGB 색상 이미지를 Grayscale로 변환하는 방법
RGB 색상 이미지는 Grayscale로 어떻게 변환되는가?
19.gpu 없이 실시간 처리 가능한 사람 인식, 얼굴 인식 모델 정리
[CV] real-time human detection, face recognition
20.Smoothing filter와 Gaussian smoothing
[영상처리] 스무딩 필터, 그리고 가우시안 스무딩에 대하여
21.Optical Flow(광학 흐름)와 Lucas-Kanade method
Optical flow와 Lucas-Kanade method에 대하여
22.MobileNet-SSD object detector 커스텀 데이터 학습하기
tensorflow의 object-detection을 활용하여 MobileNet-SSD 학습시키기
23.manifold learning : Autoencoders
manifold learning과 autoencoders
24.YOLO-E : open-set Object Detection 찍먹하기
YOLOE: Real-Time Seeing Anything