카메라 캘리브레이션 (Camera Calibration) 개요 카메라 캘리브레이션이란 카메라의 내부 특성(내부 파라미터)과 카메라가 설치된 외부 환경(외부 파라미터)을 수학적으로 모델링하여, 3차원 공간상의 점이 2차원 이미지 평면의 어느 좌표에 투영되는지를 결정하는 과정이다. 기본적으로 카메라는 3차원 세계의 정보를 2차원 평면으로 투영(Projectio…
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데이터 증강 (Data Augmentation) 1. 개요 데이터 증강(Data Augmentation)이란 기존의 학습 데이터를 인위적으로 변형하거나 생성하여 데이터셋의 양을 늘리고 다양성을 확보하는 데이터 전처리 기법이다. 머신러닝과 딥러닝 모델, 특히 파라미터 수가 많은 심층 신경망은 학습 데이터가 부족할 경우 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로…
배경 제거 (Background Removal) 1. 개요 배경 제거(Background Removal)란 디지털 이미지나 비디오 프레임에서 분석 대상이 되는 전경(Foreground) 객체만을 추출하고, 그 외의 불필요한 배경(Background) 영역을 삭제하거나 투명하게 처리하는 이미지 처리 기술이다. 이는 컴퓨터 비전(Computer Vision) …
OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리 중 하나입니다. 실시간 이미지 및 비디오 처리를 위한 다양한 알고리즘과 함수를 제공하며, 산업계, 학계, 연구소에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 문서는 OpenCV의 개요, 주요 기능, 사용…
어핀 변환 (Affine Transformation) 어핀 변환은 선형 변환(Linear Transformation)과 평행 이동(Translation)이 결합된 기하학적 변환으로, 변환 후에도 직선의 직선성과 평행선 간의 평행성이 유지되는 특성을 가진 함수이다. 1. 개요 어핀 변환은 유클리드 공간에서 점들의 위치를 변경하는 변환의 일종이다. 핵심은 '선…
연비 개요 연비(燃費는 자동차가정한 양의 연료를비하여 주행할 수 있는 거리를 나타내는표로, 일반적으로 킬로터(km)당 리터(L) 또는 리터당 킬로미터 단위로 표현된다. 연비는 자동차 에너지 효율성을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 소비자의 차량 선택, 운영 비용 산정, 환경 영향 분석 등에 중요한 역할을 한다. 높은 연비는 동일한 연료량으로 더 멀리 갈 수…
PIL PIL(Python Imaging Library)은 파이썬에서 이미지 처리를 위한 대표적인 라이브러리로, 다양한 이미지 형식을 읽고, 수정하며 저장할 수 있는 기능을 제공합니다. 원래는 1990년대 후반 Fredrik Lundh에 의해 개발되었으며, 현재는 유지보수가 중단된 상태입니다. 그러나 PIL의 기능을 계승하고 개선한 Pillow라는 포크(f…