Computer Vision

How are image created?1\. Dark room camera암실 -> 구멍으로 빛개기일식 카메라The pinhole camera빛이 들어와 각 픽셀을 생성빛은 직진Gray Img1d - vector - slice - scanline (audio)2d -

gray img -> matrixcolor img -> combination of three matrices = tensor빛과 비슷, 섞일수록 밝은색(0,0,0) = 검정(1,1,1) = 흰색, 모든 색을 섞은 색사람의 눈은 색마다 민감도가 다르다.프린트와 색칠과 비

Gaussian BlurMedian blurMorphologicalnoise input image일 경우 엣지를 찾을 수 없다.\-> smooth 시켜준다.Canny edge detector Hough Transform for liney-mx-c=0(Dual 관계) 하

color spacescolor histogramhistogram of oriented gradients (HOG) \- pedestrian detection, object classification 등 HSV color space \- Hue : 각도, Satu

This time... K-Nearest Neighbors K-Means Data driven approach Rule based approach 사람이 하나하나 조건문 제공 Data driven approach 데이터들에서 일관된 특징 추출 수많은 데이터 +

⚫Supervised learning – 1 ⚫ Classification performance : 정확도 측정 방법 ⚫ Decision Tree : 스무고개 놀이 ⚫ Training generalization ⚫ Parameter vs. Hyper-parame

Subsampling chroma subsampling 사람의 시각은 녹색에 더 예민하다. -> 다른 채널의 resolution 낮추기 (녹색, 파랑색을 1/3만큼 낮추기) -> 1/3 이상 줄이면 artifact 발생 -> subsampling은 luminace에