공간 영역 필터링은 연산 대상 픽셀과 그 주변 픽셀들을 활용하여 새로운 픽셀 값을 얻는 방법 이때 주변 픽셀을 어느 범위까지 활용할지 그리고 연산은 어떻게 할지를 결정해야 한다. 이런 역할을 하는 것이 바로 커널(kernel)이며 윈도(window), 필터(filter

Trackbar를 사용한 hsv영역에서의 색상 추출 색상 boundary 지정 및 mask 검출 cv2.inRange(src, lowerb, upperb) * src영상에서 지정한 영역 범위의 값만 추출하는 함수* src(numpy.ndarray) : 소스 영상 l

색 영역 사진<span style="background-color:\_src(numpy,ndarray) :\*\* 변환할 영상\_code : (원본 이미지 색상 공간)2(결과 이미지 색상 공간) 원본cvtColor를 사용하여 원본에서 변환좌상단 : GRAY, 우상

변환의 종류 Translation : 이동변환, 크기 및 각도가 보존 Euclidean (Translation + Rotation) : 이동변환에 회전변환이 추가됨, 크기 및 각도가 보존 Similarity (Euclidean + Scaling) : 유클리디안 변

점, 선 그리기 Parameter 설명 img(numpy.ndarray) : 그리고자 하는 영상 pt1(Point) : 좌표1 pt2(Point) : 좌표2 color(color, grayscale) : 색상 thickness(int) (default==1)

numpy 함수 중 zeros를 사용하여 모든 픽셀값이 0인 빈 영상을 생성한다.<span style="background-color:\_shape(height,width,dim) :\*\* 그리고자 하는 영상의 모양\_dtype : 저장되는 값의 type, 영상

예제 코드

<span style="background-color:\_fileName(str)\*\*\_ : 파일 경로를 문자열로 명시 (절대, 상대경로 둘 다 가능)문자열 명시 시 주의사항기본 확장 문자 인식 방지를 위해 \\가 아닌 /로 경로 표현color 의 경우 /로

💡 pixel은 영상을 구성하는 최소단위 이며 밝기와 색상을 표현한다.영상은 2차원으로 구성된 pixel로 이루어져 있다. pixel를 표현 할 때 자료형은 8bits의uint8(unsigned char)을 사용하며 이는 0~255의 값을 표현 할 수 있다.640x4

style 종류backgroud-color : 배경 색상color : 글씨 색상font-size : font 크기font-style : 기울임체 등등font-weight : bold체 등등padding : 내부 간격font style at Velog

Vscode 실행Ctrl + \` 키를 눌러 터미널 디스플레이터미널에 아래의 명령어를 입력하여 OpenCV 설치opencv-python : 주요 모듈 설치opencv-contrib-python : 주요 및 추가 모듈 설치❌Pip3 not found Error 발생시터미

Add OBS Studio, FFMpeg PPA Repo update and installSources at the bottom left and right-click to add deviceAdd -> video capture device(v4l2)click okDev

usb_cam/launch/usb_cam-launchusb_cam/nodes/usb_cam_node.cppsave and catkin_make

class변수의 개수를 추가하여서 실행

fixed largeselect darknet annotationhttps://public.roboflow.com/object-detection/self-driving-carchange udacity class number to custom dataset cl

Berkeley Deep Drive https://bdd-data.berkeley.edu/portal.html#download > Images : 100k images Annotation : Detection 2020 Labels BDD toolkit (Github)

https://cocodataset.org/>\*\*Download list\*\*Image : Train, Val 2017Annotation : Train/val 2017install pycocotoolsGet User interested category i

docker, nvidia-dockerdir location is up to youmove your custom data pair(image,annotation file) to each train/test directory/data/test custom.data is

go to repogo to tagcopy pastestart docker

asus touch pad right click ubuntu software -> gnome tweak -> keyboard&mouse -> mouse click emulation -> Area update err frontend https://webnautes.t