맥에서 오픈소스로

마우스를 움직여 최적의 파라미터를 고르는 모습 - Gabor Filter 나 Probabilistic Hough Transform 처럼 파라미터가 많은 OpenCV내 영상처리 함수들은 내가 입력한 이미지에 딱맞는 최적화된 파라미터를 선택하기가 매우 어렵죠.- 그럴때는 저렇게 마우스를 이리저리 움직여가며 직선 검출을 해보고 가장 직선검출이 잘되는 마우스 위치가 만들어낸 두개의 파라미터를 선택하여 필터링 코드에 박아넣으면 다음부턴 내 이미지와 비슷한 이미지들은 죄다 직선 검출을 잘하게 되는 원리입니다.- 이런것도 일종의 비주얼 프롬프트(요즘 초거대AI 분야에서 유행하는 용어지요) 중 하나가 아닐까 생각 됩니다만 ..- 여러분들 생각은 어뜨신지요?

- 퀴즈입니다. 세어 보세요.- 쉬워보이지만 의외로 방향이 제각각 이라 카운트가 무척 어렵습니다. ...- 특히나 아이폰 같은것으로 보면 그 위에 숫자를 적으면서 카운트 할수도 없어서 더 어렵죠. - 이제 이 문제를 몇가지 수학적 영상처리 기술로 풀어보겠습니다... - 직선검출에 가장 많이 사용하는 허프(Hough)변환으로 직선들을 검출해 보니, 우상단의 짧은 직선 2개를 인식 못하는군요 ..길이가 짧아서 피크가 희미하고 따라서 검출을 못해내는거 같습니다. - 이건 Radon변환 결과 입니다. 라돈변환은 허프변환과 비슷하지만 회전투영을 이용하고, 이진화같은 전처리가 필요없는 차이가 있습니다.라돈변환으로도 역시나 12개정보 밖에 검출하지 못하네요 ...  - 이건 2차원 푸리에 변환의 결과인 진폭 스펙트럼..