Superpixels (SEEDS and SLIC) 논문을 읽는데 심심치 않게 등장한 Superpixels 개념 때문에 조금 더 공부해보자는 차원에서 포스팅하게 되었다. Superpixels 이라는 개념을 영상에서 픽셀을 블록화 하는 걸로만 이해하고 있었다. Superpixels의 정확한 개념을 설명하고, 이에 대한 대표적인 방법인 SEEDS 와 SLIC 알고리즘을 설명하려고 한다. 영문을 번역하며 설명하는거라 다소 매끄럽진 않겠지만 최대한 매끄럽게 써보도록 하겠다.. 1. Superpixels (슈퍼픽셀) 슈퍼픽셀은 영상분할 및 Object Tracking 분야에서 자주 사용되는 방법이다. 영상분할은 입력영상으로부터 물체에 해당하는 영역을 추출하는 과정으로 영상해석을 위한 필수적인 단계라고 할 수 있다..

A. accumulator plane : 축적 평면 accumulator volume : 축적 공간 AdaBoost : 에이다 부스트 adaptive : 적응형, 적응적 algorithm : 알고르즘 aliasing : 에일리어싱 alpha blend : 알파 블렌드 alternative split : 대체 분기 anchor point : 고정점 anti-aliasing : 앤티 에일리어싱 aperture problem : 어퍼쳐 문제, 틈 문제, 구멍 문제, 틈새 문제 application : 응용 프로그램 area process : 영영 처리 aspect ratio : 영상 비 autocorrelation matrix : 자기 상관 행렬 average : 평균 B. background differen..

[Stereo Vision] Disparity Map 생성 1. Disparity Map 이란? Disparity는 Stereo 정합을 위한 두 이미지(left image, right image, 또는 왼쪽에서 보는 시야와 오른쪽에서 보는 시야를 말함)에서의 객체의 위치 상의 다른 차이를 말한다. 이 차이를 parallax 하게 만드는 것을 Disparity Map 이라고 한다. 우리의 뇌는 2차원 이미지로부터 Depth information을 계산하여 disparity를 계산하게 된다. 간단히 말해서 Pixel의 Disparity는 그 픽셀에 대한 최소 제곱 합들의 Shift value와 같다. Disparity 는 왼쪽 시야와 오른쪽 시야로부터 보이는 특징의 position 사이의 2D vector라..

참고자료 1 : http://kowon.dongseo.ac.kr/~dkkang/ImageProcessing2011Spring/ch12.pdf참고자료 2 : http://realheart.egloos.com/2193436참고자료 3 : http://alzi.tistory.com/83참고자료 4 : https://courses.cs.washington.edu/courses/cse576/book/ch7.pdf (TEXT BOOK)참고자료 5 : http://icact.org/upload/2011/0702/20110702_Abstract_B.pdf (논문) 공간 필터링 (Spatial Filtering) / 영상 회선(Convolution) / Laws Texture Energy Measures 필터링(Filt..

참고자료 1 : http://sijoo.tistory.com/75참고자료 2 : http://jangjy.tistory.com/163참고자료 3 : http://web.mit.edu/vondrick/ihog/ (HOG Demo page)참고자료 4 : https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients참고자료 5 : Histograms of Oriented Gradients for Human Detection (HOG 원 논문) HOG (Histogram of Oriented Gradients) Algorithm HOG의 개념 HOG Algorithm은 일반적으로 보행자 검출이나 사람의 형태에 대한 검출 즉, Object Tracking에 많이 ..

참고자료 1 : http://martinblog.net/826참고자료 2 : http://blog.daum.net/shksjy/198참고자료 3 : https://en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling참고자료 4 : http://docs.opencv.org/2.4/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html Blob Algorithm Blob Labeling 알고리즘은 영상처리 분야에서 Labeling을 할 때 주로 쓰는 방법으로서, 인접한 화소에 모두 같은 번호(Label)을 붙이고 연결되지 않은 다른 성분에는 다른 번호를 붙이는 것이다. heuristic 기반의 방법으로 la..

관련 출처 1 : http://sijoo.tistory.com/75관련 출처 2 : https://en.wikipedia.org/wiki/Haar-like_features관련 출처 3 : http://vision0814.tistory.com/113 Haar like Feature 컴퓨터 비전 분야에 있어서 특징을 추출하여 분석하는 일은 매우 중요하다. 특징점을 추출하는 방법 중 하나인 Haar like Feature는 object recognition 분야에서 digital image feature이다. 이는 Haar wavelets 이라고도 불리며, real-time 기반의 face detector 라고 할 수 있다. 2001년 두 학자(Viola, Jones)가 "Rapid Object Detecti..

참고자료 1 : http://docs.opencv.org/master/da/de9/tutorial_py_epipolar_geometry.html OpenCV: Epipolar Geometry Goal In this section, We will learn about the basics of multiview geometry We will see what is epipole, epipolar lines, epipolar constraint etc. Basic Concepts When we take an image using pin-hole camera, we loose an important information, ie depth of the docs.opencv.org 참고자료 2 : http://dar..

이전 포스팅에 이어 객체 탐지 및 추적 방법을 소개하고자 한다. 이전 포스팅은 다음 링크에 있다.http://eehoeskrap.tistory.com/90 객체 탐지 및 추적방법에 대한 포스팅 관련 논문은 A Survey on Object Detection and Tracking Methods 을 참고하였다. 배경추출에 대한 논문은 Background Subtraction Algorithm Based Human Motion Detection 참고 1. Object Classification Method 사람과 자동차, 동물, 떠다니는 구름과 같은 다양하고 서로 다른 물체들을 추적하고, 객체를 추출하기 위해서는 다양한 Classification 알고리즘들이 있다. 이 논문에서는 Shape feature을 ..

컴퓨터 비전 분야에서 관심영역 및 관심객체를 탐지하고 추적하는 일들은 오래전부터 시도되어왔던 일이다. 객체 추적 프로그램을 완성시키기 위해 Object Detection and Tracking 방법에 대한 간단한 Survey 논문을 읽어봤다. A Survey on Object Detection and Tracking Methods 라는 논문인데 2014년에 나온 논문이다. Tracking 방법이나 Detection 방법에 대해 간단한 소개와, 기술들을 설명하고, 성능을 간단하게 비교해 놓아서 Object Tracking을 처음 접하는 사람들에게 읽어보라고 권하고 싶은 논문이다. Object Tracking의 목적은 비디오 입력 영상으로부터 관심있는 영역을 Segmenting 하는 것과 Motion, Po..

Tracker Benchmark Result http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.html Visual Tracker Benchmark Introduction This website contains data and code of the benchmark evaluation of online visual tracking algorithms. Join visual-tracking Google groups for further updates, discussions, or QnAs. You can find the following resources from this site. Benchmark cvlab.hanyang.ac.kr 한양대 영상공학 연구실에서 트..

OpenCV 워터쉐드 적용하기 저번에는 OpenCV를 이용하여 비디오영상을 가져온 뒤, 영상에서 캐니에지를 검출해보았다. 이번에는 캐영상을 받아와 OpenCV로 전처리 과정을 거친 뒤, Watershed(워터쉐드)를 적용해보려고 한다. 먼저 워터쉐드에 대해서 알아보자. WaterShed(워터쉐드) 워터쉐드는 영상 분할 알고리즘 중 하나이다. "Use of Watershed in Contour Detection"이라는 논문에서 1979년 처음 나왔다. 영상의 필섹 값을 2차원 지형으로 생각하고, 위 아래 방향에서 물을 채우는 방식이다. 영상을 분할하는 방법에 있어서는 크게 2가지로 나뉜다. 1. Edge-based (윤곽선 기반 영상 분할 방법) 2. Region-based (영역 기반 영상 분할 방법) ..