저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 기술
머신러닝, 컴퓨터비전 등 AI 분야에서 영상처리는 빼놓을 수 없는 기초기술이다. 따라서 AI 엔지니어가 몇 가지 일반적인 이미지 처리 도구의 사용을 익히는 것이 매우 중요합니다. 이 기사에서는 사용하기 쉬운 무료 오픈 소스 머신 비전 도구와 그 작동 방식을 소개합니다.
2. 기본 개념 및 용어 설명
개념 용어 설명:
- 이미지 : 사진, 그림, 영상 등 디지털 유무형의 정보를 말합니다.
- 픽셀 : 이미지의 각 지점을 픽셀로 간주할 수 있습니다.
- 색상 모델 : RGB 모델, CMYK 모델, YUV 모델 등과 같은 다양한 색상 채도에 대한 정의입니다.
- 크기 : 이미지 크기.
- 해상도 : 이미지 저장 시의 해상도는 일반적으로 인치당 픽셀 수를 나타냅니다.
- RGB 값 : 빨간색, 녹색, 파란색의 세 가지 색상 채널의 강도 값입니다.
- 색공간 : SRGB, XYZ, CIELAB 등의 색면
- 3차원 그래픽 : 삼각형 패치로 구성된 3차원 이미지.
- 2차원 그래픽 : 선, 곡선, 점만으로 구성된 이미지.
- 특징 추출 : 이미지 설명자를 추출하는 과정입니다.
- Edge detector : 이미지의 경계를 추출하는데 사용되는 기술.
- 템플릿 매칭 : 이미지의 작은 영역을 검색하여 해당 영역과 가장 유사한 위치를 찾아 타겟 인식을 이루는 기술입니다.
- HOG 기능ÿ