컴퓨터비전 (2) 썸네일형 리스트형 컴퓨터 비전 영상처리 - 연결요소 (화소의 모양과 연결성, 범람채움) Python 실습 코드 화소처리란? 화소처리는 입력 영상의 화소값이 수학적인 함수를 거쳐서 새로운 값으로 변경된 후에 출력 영상의 동일한 위치에 저장하는 것을 말한다. 화소의 모양과 연결성 화소의 모양 화소의 연결 4-연결성과 8-연결성 메모리를 적게 사용하는 범람 채움 코드 b를 l로 복사한다. 이때 0은 0, 1은 -1로 복사 //-1은 아직 번호를 안 붙였음을 표시함 l의 경계. 즉 j = 0, j = M-1, i = 0, i = N-1인 화소를 0으로 설정 //영상 바깥으로 나가는 걸 방지하기 위함 label = 1; for(j = 1 to M-2) for(i = 1 to N-2) { if(l(j, i) = -1) { efficient_floodfill4(l, j, i, label); label++; } } //메모리를.. 영상처리 - 샘플링과 양자화 / 히스토그램의 정규화 평활화 역투영 영상처리 주어진 목적을 달성하기 위해 원래 영상을 새로운 영상으로 변환 컴퓨터 비전의 전처리 과정 샘플링과 양자화 2차원 영상 공간을 MxN으로 샘플링 (MxN을 해상도라고 부른다) 명암을 L단계로 양자화 (L을 명암 단계라고 한다. 즉, 명암은 0부터 L-1에 분포되어 있다. ) 위의 사진은 M이 12, N이 12, 그리고 명암 단계 L은 10인 경우이다. (c) 디지털 영상을 보면, 명암이 0부터 9까지 분포되어 있는 것을 볼 수 있다. 명암이 가장 높은 부분은 9이고 흰 배경은 0이다. 영상 좌표계 화소 위치는 x = (j, i) 또는 x = (y, x)로 표기한다. 영상은 f(x) 또는 f(j, i), 0 이전 1 다음
