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본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.tistory.com/80 [ 영상 처리 ] Ch7. Color Image Processing본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.c..

접근법 BFS, DBF의 구조를 이해했다면, 이 문제를 보고 바로 BFS를 떠올렸을 것이다. BFS는 너비 탐색이다. 문제를 보면, 토마토는 익은 토마토에 의해서만 익을 수 있고, 우리는 전체 토마토가 익는 최소 일수를 구해야 한다. 따라서 BFS의 접근법이 더 맞다. 또한, 이전엔 노드와 노드사이의 하나의 간선만 존재하였다. 하지만, 익은 토마토를 기준으로 상,하,좌,우를 모두 탐색해야 한다. 그리고 시작 노드는 처음 토마토가 주어졌을 때 모든 익은 토마토에 대하여 시작해야 한다.  3번재 예제를 살펴보면, (0,0),(4,6)의 토마토가 처음 익은 토마토로 주어졌다. 따라서 시작 노드를 (0,0) 하나로 특정하면, (6,4)에 의해 익어진 토마토의 경우의 수를 고려하지 못하기 때문이다. BFS의 기본..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/66 [ 영상 처리 ] Ch6. Frequency Domain본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다. 또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.com 이전의 영상 처리와..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/78 [ 영상 처리 ] Ch9. Local Feature Detection and Matching(3)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinw..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/77 [ 영상 처리 ] Ch9. Local Feature Detection and Matching(2)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinw..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다. Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/76 [ 영상 처리 ] Ch9. Local Feature Detection and Matching(1)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jin..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.이번 포스팅에서는 Local Feature Detection에 대하여 집중적으로 다뤄볼 것이다.  Local Feature vs Global Feature Local Feature는 영상의 전체가 아닌 일부를 표현(특정)하는 특성이다. 반면, Global Feature는 영상 전체의 특징을 의미한다. 영상의 픽셀 Intensity 분포, Gradient 등이 Global Feature를 의미한다.  Local F..

접근법 가장 기본적인 BFS/DFS 문제 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 BFS에 대하여 알아보고, BFS 방식으로 풀어볼 것이다. 물론, DFS로 풀어도 상관없다. BFS(Breadth First Search)BFS는 너비 우선 탐색 방법이다. 순서는 다음과 같다. 1. 시작 노드 StartNode 방문.2. 노드 StartNode에 인접한 정점 중 방문하지 않은 정점에 대하여 모두 Queue에 저장3. Queue에서 정점을 삭제하면서 새로운 StartNode를 설정하고, 단계(1)을 수행4. Queue가 Empty 상태이면 종료 이에 대한 수도코드는 다음과 같다.  수도코드 기반으로 그대로 구현하면 된다. 3번 과정에서 Queue에 저장한 노드들에 대하여 단계 1을 반복하므로 while문으로 반복 중..