Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- 강화학습
- Python
- 백준
- Reinforcement Learning
- image processing
- BFS
- 딥러닝
- two-stage detector
- CNN
- dynamic programming
- machine learning
- YoLO
- canny edge detection
- object detection
- MySQL
- 그래프 이론
- DP
- dfs
- real-time object detection
- C++
- opencv
- AlexNet
- eecs 498
- MinHeap
- Mask Processing
- r-cnn
- deep learning
- 머신러닝
- One-Stage Detector
- LSTM
Archives
- Today
- Total
목록cv::kmeans() (1)
JINWOOJUNG
[ 영상 처리 ] Part5. OpenCV K-Means Clustering & Segmentation(C++)
RGB 색 공간을 HSV로 확장시키고, 특정 객체의 색을 추출하고 Segmentation을 진행한다. 이를 K-Means Clustering으로 확장시켜 동일한 색상을 가진 객체를 Clustering 한 뒤, Segmentation을 진행하여 결과를 비교한다.Before This Episode 영상을 표현하는데 있어서 다양한 색상 모델이 존재한다. Gray Model밝기 정보만으로 영상을 표현. 0(검정)~255(흰)으로 $2^8$가지의 Intensity로 Pixel Intensity를 표현. RGB Model기본적인 색상모델로, 하나의 색을 Red, Green, Blue 3가지 성분의 조합으로 표현. HSV ModelHue(색조), Saturation(채도), Value(명도) 3가지 성분으로 색..
2024/Study
2024. 5. 6. 20:55