OPENCV 2 (기초+실무)
OPENCV 2 (기초+실무) 인강 평생교육원 교육 안내
OPENCV 2 는 윈도우와 리눅스 등 여러 운영 체제를 지원하는 비디오 표준으로 실시간으로 처리해야 하는 영상과 그래프 작성 등의 그래픽 작업에 쓰이고 있습니다. OPENCV 2 은 알지오 에서 비쥬얼스튜디오로 개발되어 그래픽 영상파일 입출력, 공간 영역 필터링, 영상 분할 등 OPENCV 2 에 대해 자세히 배울 수 있습니다.
OPENCV 2 는 윈도우와 리눅스 등 여러 운영 체제를 지원하는 비디오 표준으로 실시간으로 처리해야 하는 영상과 그래프 작성 등의 그래픽 작업에 쓰이고 있습니다. OPENCV 2 은 알지오 에서 비쥬얼스튜디오로 개발되어 그래픽 영상파일 입출력, 공간 영역 필터링, 영상 분할 등 OPENCV 2 에 대해 자세히 배울 수 있습니다.
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01.45분 OpenCV와 구현 클래스 소개
OpenCV 프로젝트 생성 및 OpenCV 기본 클래스 들에 대해 학습합니다.
책갈피[00:16] 실습할 프로젝트 만들기/[00:24] Win32 콘솔 응용프로그램/[01:24] 환경설정 (C/C++)/[02:02] 환경설정 (Linker)/[02:26] 환경설정 (Linker-Input)/[03:36] 기본 자료형/[03:53] CV_depth/[04:18] 행렬 생성(Mat),자료크기(CV_8S)/[05:54] DataType/[06:57] cout (행렬 출력)/[07:56] #define (CV 매크로 정의)/[08:21] Point 클래스/[09:00] Point2f (2D 좌표)/[10:24] Rect (사각형 생성 클래스)/[11:43] not equal (비교문)/[12:13] dotproduct, normal/[13:20] cross (좌표 외접 구하는 메소드)/[13:35] Point3f (3D 좌표)/[14:18] 비교문 (if)/[14:45] Size 클래스/[16:13] area 메소드(size 크기 계산)/[16:39] Rect 클래스/[18:14] Rect 클래스 덧셈/[20:22] tl, br (Rect 클래스 내장 메소드)/[20:36] top left 좌표, bottom right 좌표/[21:11] contains 메소드 (전달인자)/[22:24] rt1 & rt2/[22:36] rt1 or rt2/[23:00] 행렬 생성/[23:49] namedWindow, imshow/[24:15] RotatedRect 클래스/[24:49] point 변수 생성/[24:55] rt1.boundingRect();/[26:11] rt1.points(points);/[26:25] canvas행렬, line함수/[26:54] imshow함수(출력)/[27:12] Matx 클래스/[27:51] 크기 지정(23f,13f,21f)/[29:39] 덧셈,뺄셈,곱셈 가능/[29:58] .dot (내적 구하기)/[30:14] Matx행렬 생성(자동 초기화)/[30:56] eye (단위행렬 생성)/[31:38] randu(값,난수,값)/[32:02] randn(평균,표준편차)/[32:20] Matx 내장 메소드/[32:47] A.reshape/[33:13] invA (역행렬)/[33:25] CHOLESKY, LU/[33:57] solve 메소드/[34:15] formula행렬, re행렬/[35:40] Vec 클래스/[35:59] Vec 변수 선언 후 초기화 방법/[36:32] Vec 외적, 내적 구하기/[36:41] x, y Vec 선언/[36:51] cross 메소드 (xCrossY)/[37:18] X.mul(Y)/[37:27] sum(xDotY)/[37:39] Scalar형태 (sum의 리턴타입)/[38:03] Scalar 클래스/[38:14] Scalar 변수 선언 후 초기화 방법/[39:19] uchar, int, float, double/[39:36] Range 클래스/[41:09] (Mat)A행렬, B행렬 출력/[42:33] Ptr 클래스/[43:00] jpg 정지 영상 출력/[43:14] IplImage (포인터 변수 선언, 출력)/[43:36] cvReleaseImage/[44:05] empty 메소드/[44:19] if(!image) -
02.38분 OpenCV의 중요클래스 Mat
OpenCV에서 영상을 다룰때 가장 기본이 되는 Mat클래스의 다양한 내부 구조와 활요에 대해 학습합니다.
책갈피[00:04] Mat 클래스 알아보기/[00:27] MAt 클래스 생성방법/[01:03] Scalar/[02:14] Rect 클래스/[02:41] Size/[03:25] 생성된 행렬 확인/[04:03] cvarrToMat/[04:18] 행렬 생성/[05:30] default 값/[06:14] 코드 실행, 확인/[06:35] Create/[07:16] 행렬 간 비교/[09:44] 행과 열 접근법, 헤더 지정법/[10:25] 행과 열 헤더 생성 방법/[11:23] rowRange/[11:37] colRange/[11:54] 코드 실행/[12:34] 행렬 복사,전환,대입/[13:01] 행렬 복사/[13:36] clone 메소드/[14:29] copyTo 메소드/[15:29] mask 행렬/[16:37] assignTo 메소드/[17:03] convertTo 메소드/[18:12] setTo 메소드/[18:36] 값 출력/[18:47] Mat 클래스 변환, 해지/[18:57] 임의의 행렬 생성,초기화/[19:05] reshape/[20:53] 결과 확인/[21:05] resize/[21:43] 결과 확인/[22:01] 추가 인자 전달/[22:46] reserve/[23:27] release/[24:00] 행렬 정보 코드/[24:22] rows, cols/[24:33] dims/[24:51] isContinuous/[25:18] total 메소드/[25:30] elemSize메소드/[26:16] depth 메소드/[26:59] channels 메소드/[27:07] size 메소드/[27:23] 행렬의 연산/[27:36] 행렬 생성, 초기화/[27:56] 결과 확인/[28:26] 채널 수 1개 이상인 경우/[28:55] 채널이 여러 개인 경우/[29:02] Scalar/[29:50] 행렬값 접근 방법/[30:03] 행렬 생성, 초기화/[30:25] 반복문/[30:34] at/[31:36] 행렬B 확인/[32:15] 결과 확인/[32:36] ptr/[33:58] 결과 확인/[34:13] Region Of Interest/[34:28] 행렬A 생성, 초기화/[34:47] slideWindow/[35:13] locateROI 실행/[35:55] 결과 확인/[36:20] ROI 이동/[36:35] adjustROI/[37:30] 결과 학인 -
03.41분 OpenCV의 클래스 Mat_ IOarray 그리고 vector
OpenCV에 Mat 클래스의 상속 클래스인 Mat_ 클래스와 Input OutputArray, 그리고 C++ STL에 정의되어있는 Vector에 대해 학습합니다.
책갈피[00:01] 괄호연산자/[00:45] Range 지정/[01:06] Rect 클래스로 지정/[01:22] Range, Rect 클래스 지정시 주의점/[02:24] 이터레이터/[02:48] MatIterator와 MatConstIterator의 차이점/[03:17] MatConstIterator 이용 행렬의 전체합 구하기/[04:35] MatIterator 이용 예제/[05:09] MatConstIterator와 MatIterator의 실행결과/[05:27] push_back, pop_back 메소드 알아보기/[06:23] push_back/[07:35] push_back 사용 실행결과/[07:55] pop_back/[08:24] Mat 클래스 내장메소드/[08:42] t()/[09:28] inv()/[10:20] mul()/[11:09] zeros(), ones()/[11:28] eye()/[11:40] 행렬의 외적, 내적 구하기/[11:48] cross(), dot()/[12:25] Mat_ 클래스/[13:01] Mat_ 행렬A 생성/[13:24] Mat_ 행렬C 생성/[13:47] Mat_ 행렬B 생성/[13:50] size를 array로 전달/[14:55] create()/[15:31] A행렬 출력결과/[15:56] Mat_ 클래스 요소의 접근/[17:46] rows, cols/[18:00] dims, size, total/[18:13] elemSize, elemSize1/[18:30] isContinuous, depth, channels/[19:57] diag()/[21:42] ROI 설정/[22:38] adjustROI()/[23:41] adjustROI 실행결과/[24:05] 요소 접근, 재초기화, 요소 타입 변환/[24:35] 초기화/[25:25] 요소 타입 변환/[26:33] type()/[26:56] 내부 정보 접근/[28:18] 강제 타입 캐스트/[28:46] Mat_ 클래스의 iterator/[29:09] const_iterator, iterator/[29:47] MatConstIterator/[30:10] Mat_ 클래스의 iterator 코드 살펴보기/[30:26] begin()/[30:45] end()/[31:29] InputArray, OutputArray/[32:10] imread()/[33:03] getMat()/[33:34] create()/[34:13] 흑백 사진 파일로 변환/[35:32] imshow()/[35:48] vector/[36:31] array를 사용한 vector 초기화/[37:06] push_back()/[37:15] pop_back()/[37:49] erase()/[38:17] insert()/[38:42] vector iterator/[39:28] iterator 출력방법 -
04.43분 OPENCV File IO, 예외처리, 기본 도형그리기
OpenCV에서의 FILE 저장 및 읽기, saturate_cast와 CV_ASSERT, CV_ERROR를 통한 예외처리 그리고 직선 사각형 원 등 도형 그리기에 대해 실습합니다.
책갈피[00:30] vector를 Mat 변수로 변환/[01:15] A행렬 출력/[01:29] 행렬의 형태/[02:36] reshape()/[03:15] 행렬→vector 변환/[03:30] copyTo()/[04:08] vector→포인트 변수 변환/[05:12] 2차원 포인터 벡터/[06:00] 벡터를 통한 영상관리/[06:30] vector/[06:59] imread()/[07:30] imshow()/[08:10] xml, yaml 파일로 저장/[08:21] FileStorage/[09:02] FileStorage 생성/[09:39] release()/[10:52] 파일에 정보입력/[11:16] 저장태그/[12:05] int 형식 저장/[12:55] sequence 노드/[13:44] mapping 노드/[14:16] sequence 노드 접근방법/[14:33] mapping 노드 접근방법/[15:08] Point, Mat 변수/[15:43] 파일 정보 읽기/[16:02] isOpened()/[17:10] 파일 정보 읽는 방법/[18:33] FileNode/[19:31] isSeq(), isMap()/[20:24] empty(), isNone(), isInt(), isReal(), isString()/[20:43] FileNodeIterator/[21:11] node를 통해 데이터 읽기/[21:23] Iterator/[22:00] FileNodeIterator 생성/[22:59] fs.release()/[23:09] saturate_cast/[24:33] 범위를 벗어난 데이터 값 확인/[24:46] saturate_cast 사용 방법/[26:16] 예외처리 코드/[26:24] CV_Assert, CV_Error/[26:45] CV_Assert 예외처리/[27:54] CV_Error 예외처리/[28:22] StsDivByZero/[29:27] 영상생성 및 수정/[29:37] 영상의 직선 그리기/[30:15] Line 함수/[31:38] shift 변수 지정/[31:50] 사각형 그리기/[32:08] Rect 함수/[33:30] clipLine/[34:47] clipLine 설명/[35:34] LineIterator/[35:57] LineIterator 사용 예제/[36:49] LineIterator 생성/[37:51] iter.count/[38:06] iter.pos()/[38:55] color로 사진 가져오기/[40:11] 원 그리기/[40:17] circle 함수/[41:14] circle 함수 인자 설명/[41:47] 다른 원 그리기/[42:03] 두께가 음수인 원 -
05.47분 기본 도형그리기, UI 처리, 영상 입출력
타원 및 다각형 그리기, OpenCV UI인 mouse, keyboard 등의 이벤트 처리 그리고 영상 입출력에 대해 학습합니다.
책갈피[00:00] 타원 그리기/[00:12] ellipse 함수 인자/[01:34] ellipse 함수 실행결과/[02:23] 회전각도 설정/[02:53] startAngle, endAngle/[03:29] startAngle, endAngle 변경/[04:27] endAngle 90도로 변경/[04:39] 두번째 타원 그리기/[04:55] 두번째 타원 전달 인자/[05:33] RotatedRect/[06:12] 두번째 타원 실행결과/[06:53] 임의 다각형 그리기/[07:02] polyline 함수/[07:22] 오각형, 삼각형 array 생성/[08:09] polyline 전달인자 설명/[08:54] isclosed true 실행결과/[09:07] isclosed false 실행결과/[09:24] vector 사용 출력예시/[09:59] push_back()/[10:13] Point */[10:49] 다각형 출력 비교/[11:16] 문자열 출력하기/[11:23] putText 함수/[11:45] 출력 문자열 변수 설정/[11:53] 출력 폰트/[12:11] 폰트 스케일/[12:30] 폰트 굵기/[12:37] 기울임 효과 넣기/[13:03] 출력된 텍스트 크기 얻기/[13:14] getTextSize 인자 설명/[14:19] UI 함수/[14:43] 사진 출력 윈도우 생성/[15:02] namedWindow()/[15:10] imshow()/[15:36] namedWindow()/[15:46] namedWindow() 전달인자/[16:06] WINDOW_AUTOSIZE/[16:32] WINDOW_NORMAL/[16:48] resizeWindow()/[17:39] WINDOW_AUTOSIZE로 윈도우 생성/[18:06] resizeWindow()로 윈도우 크기 설정/[18:31] WINDOW_NORMAL로 윈도우 생성/[18:59] resizeWindow()로 윈도우 크기 설정/[19:24] 키보드 UI/[19:41] waitKey()/[20:13] waitKey 전달인자/[21:13] delay 값/[21:50] 키보드 UI 예시/[22:27] r, g, b 값 받을 때 코드/[23:09] 키보드 UI 예시 실행결과/[23:39] 마우스 UI/[23:56] setMouseCallback()/[24:11] setMouseCallback 전달인자/[25:12] onMouse 함수 지정/[25:59] 마우스 이벤트/[26:28] 프로그램 설명/[26:45] setMouseCallback()/[28:03] onMouse 함수 설명/[29:03] 마우스 이벤트 설명/[29:54] FLAG 이벤트/[30:25] 좌측, 우측 마우스 클릭시 코드/[30:48] FLAG 확인 방법/[31:30] 프로그램 실행결과/[32:06] 트랙바/[32:31] createTrackbar()/[32:49] createTrackbar 전달인자/[33:12] 시작포지션, 최대값 설명/[33:34] 트랙바 이벤트 처리 함수지정/[33:55] onChange 매개변수 설명/[34:20] 트랙바 예시 코드 설명/[35:03] onChange 함수 설명/[35:30] 트랙바 예시 실행결과/[36:00] getTrackbarPos/[36:11] setTrackbarPos/[36:36] 영상을 읽고 쓰기/[36:41] imread 함수/[37:07] 영상 경로 지정/[37:23] IMREAD_COLOR/[37:35] IMREAD_GRAYSCALE/[37:43] IMREAD_ANYDEPTH/[38:28] imwrite 함수/[38:48] params/[39:10] IMWRITE_JPEG_QUALITY/[39:42] IMWRITE_PNG_COMPRESSION/[40:11] 추가 옵션 없이 imread, imwrite 사용/[40:40] IMREAD_GRAYSCALE/[41:04] 옵션 지정 영상저장/[41:53] COLOR, GRAYSCALE 차이점/[42:45] 채널수 확인/[43:28] imencode, imdecode/[43:41] 인코딩/[43:46] 디코딩/[43:55] 예시에서 인코딩/[44:07] 예시에서 디코딩/[44:39] imencode 인자 설명/[44:59] imdecode 인자 설명/[45:15] imencode, imdecode 코드 설명 -
06.45분 Mat 클래스를 활용하는 다양한 함수
flip repeat split Merge Channel 과 같이 Mat 내부 값들을 변환하는 함수와 Lut abs bitwise min max와 같은 Mat 클래스 변수를 활용하는 함수에 대해 학습합니다.
책갈피[00:17] flip, repeat 함수/[05:00] split, merge 함수/[09:52] mixChannels 함수/[16:14] LUT 함수/[20:31] 행렬의 절대값을 구하는 함수/[24:26] 행렬의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈/[28:27] bitwise 함수/[32:12] 행렬의 비교연산 함수/[40:19] min, max 함수 -
07.45분 Mat 클래스를 활용하는 수학 통계 선형대 함수
기본적인 수학 공식 함수와 행렬의 통계를 위한 함수 그리고 영상을 처리할 때 필요한 선형대 함수에 대해 학습합니다.
책갈피[00:27] exp, log, sqrt, pow 함수/[03:36] 극좌표 크기, 위상각 구하기/[10:07] 3차 방정식 근 구하기/[14:08] 행렬의 통계 함수/[19:47] reduce 함수/[23:57] 정렬 함수/[27:07] randShuffle, 선형대 함수/[33:26] norm 함수/[38:16] transform 함수 -
08.46분 선형대 함수 나머지와 난수 생성 클래스 RNG
선형대 수학 중 투영 변환 공분산 행렬 마하나노비스 거리 구하기와 RNG 클래스와 randu randn 함수를 통한 난수 생성 방법에 대해 학습합니다.
책갈피[00:11] perspectiveTransform, mulTransposed 함수/[05:36] gemm 함수/[09:04] trace, transpose, invert 함수/[14:17] 연립방정식의 근, 행렬의 고유값과 고유벡터/[19:28] 공분산 행렬(COVAR_ROWS)/[26:22] 공분산 행렬(COVAR_COLS)/[31:27] Mahalanobis 함수/[33:49] 난수 발생 함수 (randu, randn)/[39:47] RNG 클래스 이용 난수 생성 및 출력 -
09.46분 SVD PCA 클래스 그리고 포인트 프로세싱
SVD 클래스와 PCA 클래스 설명 포인트 프로세싱 변환 영상처리 그리고 히스토그램을 생성 사용 예시를 실습합니다.
책갈피[00:00] SVD 클래스/[07:22] PCA 클래스/[13:58] 반전 영상 생성/[16:10] 임계값 영상 생성/[20:43] 이웃 고려 임계값 영상 생성/[24:01] 선형 변환 영상, log 변환 영상, 제곱 영상 생성/[31:25] 히스토그램 이용 통계 작업/[37:59] 각 채널에 대한 통계/[40:34] 두 개의 히스토그램 비교 -
10.42분 히스토그램 역투영 그리고 영상의 필터링1
히스토그램 EMD와 역투영 설명, 그리고 영상 필터링의 기본과 스무딩 샤프닝 효과 주는 실습을 진행합니다.
책갈피[00:01] EMD 이용 이미지 비교/[06:15] 역투영 함수/[10:27] cvtColor 함수/[14:12] 패딩/[20:39] 영상에 필터 적용/[25:45] 스무딩 효과(boxFilter, medianBlur, blur)/[31:03] 가우시안 블러와 가우시안 필터/[34:40] bilateralFilter/[37:12] 샤프닝 -
11.38분 영상 필터링2, 주파수 영상 다루기
2차 미분, 모폴로지 필터링과 주파수 영상 생성과 주파수 필터링인 low pass filtering, high pass filtering을 학습합니다.
책갈피[00:00] Laplacian 샤프닝/[03:28] 모폴로지 연산(erode, dilate)/[07:55] morphologyEx/[11:16] 템플릿 매칭/[17:25] 주파수 영상으로 변환/[22:15] fourier 역변환 /[25:57] 주파수 필터링/[27:54] low pass filtering/[34:36] high pass filtering -
12.47분 주파수 영역 2차미분, dct, 영상분할
주파수 영역 2차미분, dct 손실 압축, 영상분할의 Canny함수와 Hough 검출에 대해 학습합니다.
책갈피[00:00] 가우시안 2차 미분 필터링/[06:03] Convolution, Correlation/[10:01] phaseCorrelate/[17:01] dct 변환/[23:32] 영상에서 dct 변환 /[27:04] Canny 영상분할/[32:13] HoughLines 직선 검출/[36:07] 검출된 직선을 영상에 출력/[38:46] HoughLinesp 직선 검출/[40:44] HoughCircles 원 검출/[43:21] 임계값 이용 영상분할 -
13.41분 영상 분할 임계분할, Contour, 클러스터링
영상분할방식 - 임계분할, Contour 탐색, DT mask 그리고 kmean 클러스터링 방식에 대해 학습합니다.
책갈피[00:00] inRange 영상분할/[04:37] 윤곽선 검출(findContours)/[09:27] 윤곽선 그리기(drawContours)/[11:16] 윤곽선 색 채우기(floodFill)/[16:05] inpaint/[18:51] distanceTransform/[21:28] mask 사용하여 영상분할/[27:46] 피라미드 영상 축소, 확대/[29:45] pyrMeanShiftFiltering/[33:04] kmeans 클러스터링 분할/[39:24] 손 모양 영상 kmeans 분할 -
14.43분 영상 특징 검출
코너점 검출, 모멘트와 Hu 모멘트의 특성, 영상 특징의 근사, 정보 탐색에 대해 학습합니다.
책갈피[00:00] partition 클러스터링/[03:28] 코너점 검출(preCornerDetect)/[08:45] cornerEigenValsAndVecs/[13:05] cornerMinEigenVal/[16:09] cornerHarris/[18:39] cornerSubPix/[20:36] goodFeaturesToTrack/[24:14] Moments/[28:32] HuMoments/[33:22] 윤곽선 특징 검출 및 매칭/[37:56] 윤곽선의 근사값 구하기 -
15.44분 convex, 적분영상, 특징점
convex 관련 함수들과 모멘트를 활용한 매칭함수 그리고 적분영상의 활용, Keypoint 클래스와 Feature2d 함수를 상속하는 특징점 검출 클래스에 대해 학습합니다.
책갈피[00:00] pointPolygonTest/[02:51] convex 관련 함수/[07:30] isContourConvex/[09:02] convexityDefect/[15:17] matchShapes/[19:15] matchShapes를 이용한 매칭 프로그램/[22:53] 적분 영상/[28:07] 얼굴 인식 알고리즘/[32:42] KeyPoint 클래스 이용 특징 검출/[38:57] MSER 이용 특징 검출 -
16.47분 특징점 검출기와 기술자 계산기
SimpleBlobDetector GFTTDetector의 특징점 검출기와 ORB BRISK의 무료 기술자 계산기 SIFT SURF 유료 기술자 계산기의 소개
책갈피[00:00] SimpleBlobDetector 특징점 검출기/[05:37] SimpleBlobDetector params 설정 방법/[08:55] GFTTDetector 특징점 검출기/[12:51] ORB 기술자 계산기/[16:02] BRIEF 기술자 계산기/[19:29] ORB 클래스 사용/[24:29] brisk 기술자 계산기/[27:42] SIFT 기술자 계산기/[32:47] SIFT 클래스 변수 생성/[35:36] SURF 기술자 계산기/[39:52] SURF 디버그 버전과 배포 버전의 차이/[43:49] OpenCV 버전에 따른 keypoints size 차이/[46:14] SIFT와 SUFT의 속도 차이 -
17.49분 특징점 기술자를 사용한 매칭
DMatch 클래스와 DescriptorMatcher 클래스를 사용한 실제적 특징점 기술자 매칭 방법, DrawKeypoints와 DrawMatches 함수의 소개
책갈피[00:00] DMatch, DescriptorMatcher 이용 기술자 매칭/[06:43] Bruteforce, FlannBased 매칭/[09:50] drawKeypoints/[12:33] drawMatches/[17:16] ORB 클래스 이용 특징점과 기술자 매칭/[22:29] drawMatches 이용 매칭 결과 확인/[27:02] 매칭 결과 필터링/[29:39] 매칭을 통한 영상 탐색/[35:59] BRISK 클래스 이용 특징점과 기술자 매칭/[37:58] SIFT 클래스 이용 특징점과 기술자 매칭/[40:25] knnMatch 메소드 이용 특징점과 기술자 매칭/[43:42] FlannBased 알고리즘 이용 특징점과 기술자 매칭/[45:37] Flann index 사용 방법 -
18.53분 KAZE 클래스, 어파인, 투영 변환
KAZE 클래스와 AKAZE 클래스를 통한 매칭, 영상 샘플링과 어파인 변환 함수와 투영변환 함수
책갈피[00:00] radiusMatch/[06:24] KAZE 클래스/[11:58] AKAZE 클래스/[15:41] cvSampleLine 함수/[20:50] getRectSubPix 함수/[24:54] resize 함수/[30:24] getRotationMatrix2D 어파인 변환 함수/[34:40] 그 외 어파인 변환 함수/[39:36] warpAffine 함수/[43:04] 투영 변환/[49:30] findChessboardCorners -
19.46분 remap 변환, 비디오 영상 클래스, 차영상
remap 함수와 VideoCapture VideoWriter 클래스를 사용한 비디오 영상처리, 그리고 차영상을 통한 영상내 움직임 검출 방식
책갈피[00:00] remap 함수/[04:16] 영상 상하좌우 반전/[08:22] cvLogPolar 함수/[10:58] VideoCapture 클래스/[14:43] 한 프레임을 읽는 방법/[18:13] VideoCapture 클래스 사용 예시/[22:03] VideoWriter 클래스/[29:25] 차영상을 통한 움직임 검출/[33:50] 배경 차영상 기법/[37:32] accumulate 함수 이용 배경 차영상 움직임 검출/[43:30] accumulateWeighted 함수 -
20.54분 동영상 내에서 물체 추적 알고리즘
motion History를 통한 움직임 방향 탐색, opticalFlow를 통한 물체 추적, KalmanFilter와 meanshift, camshift 함수를 통한 물체 예측 추적
책갈피[00:00] histogram 함수/[03:50] 영상 내의 움직임 방향 검출/[10:58] 영상의 전체 움직임 방향 검출/[14:30] calcOpticalFlowFarneback/[19:40] OpticalFlow flag/[24:35] 물체의 움직임 추적/[30:53] 특징점을 동영상에서 추적/[35:41] KalmanFilter 클래스/[39:21] KalmanFilter 클래스 이용 오차 줄이기/[45:06] meanShift 물체 추적 함수/[52:11] camShift 함수
OPENGL (오픈 지엘)OPENGL (오픈 지엘) 인강 평생교육원 교육 안내 OPENGL 은 실리콘 그래픽스사에서 만든 2차원 및 3차원 그래픽스 표준 API 규격입니다. 마이크로스프트사의 DirectX와 함께 컴퓨터 그래픽 세계를 양분화하고 있으며, 현재 OPENGL 은 CAD, 정보시각화, 비행 시뮬레이션, 컴퓨터 게임 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 알지오 OPENGL 기초부터 화면 좌표계, 그리기 함수, 콜백함수, 3D좌표, 후면과 은면 제거, 다양한 조명 설정, 재질, 사람 모형 모델, 애니메이션 실습 등 OPENGL의 모든 부분을 배울 수 있습니다.학습기간 : 2개월/강의수 : 20강/진행시간 : 12시간 45분/수강료 :270,000원165,000원
