gold_honeybadger

YOLO : You Only Look Once YOLO와 SSD 의 알고리즘은 one stage method로 한 번만에 image detection을 할 수 있는 알고리즘으로 빠르게 이미지에서 객체를 탐지하는 모델로 유명합니다. 물체의 분류 결과와 물체의 위치를 나타 냅니다. YOLO는 지도학습으로 이미지에 대한 Pc : object의 확률 Bx, By: 중심좌표 Bw, Bh: 너비, 높이 C : 클라스 데이터셋을 제공하여 물체에 대에 박싱과 class 분류가 가능합니다. YOLO는 object가 여러개 인 데이터의 학습을 위해 그리드 셀을 NxN으로 나눈 그리드 셀 중 물체의 중앙과 가장 가까운 셀마다 데이터 셋을 확인하여 박싱. 여러개의 데이터 중 가장 pc(object의 확률)이 큰 데이터 값만 ..

coding/OpenCV 2021. 4. 30. 11:47

2021.04.22 - [분류 전체보기] - OpenCV lane_detection OpenCV lane_detection 도로 위의 선 잡기 1 . canny를 이용하여 사진의 엣지 표시 (canny를 실행하기 가장 최적인 그레이스케일과 블러처리를 먼저 처리 ) def canny_edge(image): # Grayscale gray_conversion = cv2.cvtColor(image,.. golduny.tistory.com 동영상의 프레임마다 적용시켜줄것 cap = cv2.VideoCapture('data3/test2.mp4') if cap.isOpened() == False : print( "Error opening video stream or file" ) else : while cap.isO..

coding/OpenCV 2021. 4. 22. 04:38

도로 위의 선 잡기 1 . canny를 이용하여 사진의 엣지 표시 (canny를 실행하기 가장 최적인 그레이스케일과 블러처리를 먼저 처리 ) def canny_edge(image): # Grayscale gray_conversion = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Gaussian 블러 blur_conversion = cv2.GaussianBlur(gray_conversion,(5,5), 0) # Canny 엣지 canny_conversion = cv2.Canny(blur_conversion, 50, 150) return canny_conversion 2. RoI 잡아주기 (도로위의 선만 잡아야하기 때문에 영역은 도로만 가져온다. 비트와이즈 연산을 이용하기 때..

coding/OpenCV 2021. 4. 22. 03:35

import cv2 import numpy as np import random threshold = 0 maxThreshold = 255*3 random.seed(12345) def callback(): # 케니 엣지로, 엣지 검출하고, imCanny = cv2.Canny(img, threshold, threshold*2, apertureSize=3) # 컨투어스 연결시킨다. 엣지를 연결 contours, heirarchy = cv2.findContours(imCanny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 연결시켜서 그린다. display = np.zeros( ( imCanny.shape[0], imCanny.shape[1] ) ) for i in range(0, l..

coding/OpenCV 2021. 4. 19. 18:00

수치를 정확하게 판단하기 힘들때 사용하면 좋다. 범위를 정해주고 화면으로 보면서 조절할 수 있다. import cv2 import numpy as np highThreshold = 100 lowThreshold = 50 maxThreshold = 1000 apertureSizes = [3, 5, 7] maxapertureIndex = 2 apertureIndex = 0 blurAmount = 0 maxBlurAmount = 20 # 트랙바용 함수 # 캐니 에지 적용하는 함수 def applyCanny(): if blurAmount > 0 : blurredSrc = cv2.GaussianBlur(src, (2*blurAmount +1, 2*blurAmount+1), 0 ) else : blurredSrc ..

coding/OpenCV 2021. 4. 19. 17:45

커널을 이용한 컨볼루션 커널의 크기는 홀수로 이루어져있다. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('data/images/mountain.jpeg',1) sharpen = np.array( [ [0,-1,0], [-1,5,-1], [0,-1,0] ], dtype = 'int' ) result = cv2.filter2D(img, -1, sharpen) #화면에 그리자 combined =np.hstack([img,result]) cv2.imshow("combine",combined) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

coding/OpenCV 2021. 4. 19. 17:42

가장 유명한 Edge Detection방법입니다. 여러 단계의 Algorithm을 통해서 경계를 찾아 냅니다. Noise Reduction 이미지의 Noise를 제거합니다. 이때 5x5의 Gaussian filter를 이용합니다. Edge Gradient Detection 이미지에서 Gradient의 방향과 강도를 확인합니다. 경계값에서는 주변과 색이 다르기 때문에 미분값이 급속도로 변하게 됩니다. 이를 통해 경계값 후보군을 선별합니다. Non-maximum Suppression 이미지의 pixel을 Full scan하여 Edge가 아닌 pixel은 제거합니다. Hysteresis Thresholding 이제 지금까지 Edge로 판단된 pixel이 진짜 edge인지 판별하는 작업을 합니다. max val..

coding/OpenCV 2021. 4. 19. 11:36

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('data/images/truth.png',1) laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_32F,ksize=3,scale=1) #화면에 그리자 combined =np.hstack([img,laplacian]) cv2.imshow("combine",combined) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

coding/OpenCV 2021. 4. 19. 11:17