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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.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..

금일은 다익스트라 알고리즘에 대하여 자세히 알아보자. 다익스트라 알고리즘은 Dynamic Programming을 활용한 최단 경로 탐색 알고리즘이다. 다익스트라를 DP를 활용하여 접근할 수 있는 이유는 최단 경로는 각각의 최단 경로를 포함하고 있기 때문이다. 따라서 이전까지 계산해 둔 최단 경로를 사용하여 하나의 최단 거리를 구한다. 기본적은 다익스트라 알고리즘의 프로세스는 다음과 같다. 1. 출발 노드 설정 2. 출발 노드를 기준으로 각 노드의 최소 비용 저장3. 방문하지 않은 노드 중 최소 비용 노드 설정4. 해당 노드를 경유해서 특정한 노드로 가는 경우를 고려해 최소 비용 갱신5. 2~4번 과정 반복  위와 같은 그래프가 주어졌다고 하자. 각 노드사이로 연결 된 간선은 비용을 의미한다. 각 문제에 ..

문제를 먼저 해석 해 보자. 3XN 테이블에는 양 또는 음의 정수가 주어진다. 각 열에는 적어도 1개의 조약돌을 놓아야 하며, 가로나 세로로 인접한 두 칸에 동시에 조약돌을 놓을 수 없다. 구해야 하는 것은 돌이 놓은 자리에 있는 수의 합을 최대가 되로고 하는 것이다.  결국 최대 비용 문제이다. 그리고, 이전 $i$번째 열에 놓을 수 있는 조약돌의 위치는 이전 열에 영향을 받기 때문에 Dynamic Programming으로 접근하여 재귀식을 도출해야 한다.  그렇다면 각 열에 놓을 수 있는 조약돌의 경우의 수는 뭘까?  위와 같이 총 4가지 경우의 수가 있다. 이를 각가 C1,2,3,4라 하자. 그렇다면 각 경우가 인접할 수 있는 경우의 수는 어떻게 될까? 2가지 제약조건을 고려한 인접 가능한 경우의 ..