본문 바로가기

전체 글

 (18)
[디지털영상처리]3. Intensity Transformations and Spatial Filtering (2) 본 글은 디지털영상처리 공개강의를 복습을 하며 추가로 공부하고 기록을 남기기 위한 글입니다. 출처 : 대학공개강의 전남대학교 홍성훈 교수 디지털영상처리 강의 (http://www.kocw.net/home/cview.do?lid=2b685307390f332c ) Digital Image Processing, 3rd Edition, Gonzalez and Wood, Pearson (2010) Histogram Matching 위와 같은 사진의 경우 어두운 쪽의 히스토그램이 다수 분포하는 것을 확인할 수 있다. 이를 Enhancement(개선)시키기 위해 Histogram Equalization(히스토그램 평활화)를 진행해본다면 맵핑 fucntion인 CDF가 아래와 같이 나올 것이고 결과의 히스토그램과 이미..
ROS에서 Android 스마트폰을 GPS, IMU(9축 센서)로 활용하기 참고자료 : wiki.ros.org/android_sensors_driver 서론 기존의 지자기센서를 이용하여 Compass 역할을 한다면 주변 환경에 영향을 아주 민감하게 받는 것을 확인할 수 있었다. 그로 인해 스마트폰의 나침반은 주변 환경에 영향을 받지 않는 다는 점을 참조하여 스마트폰을 이용하여 지자기센서를 이용하고 그로 인해 Heading Angle을 구한다면 주변환경에 영향을 받지 않는 좋은 센서를 가질 수 있지 않을까에서 착안하고 알아보게 되었다. ros 위키의 자료를 참고하여 안드로이드 스마트폰의 내장되어있는 여러 센서들을 활용할 수 있는 것을 알게 되었다. 스마트폰의 축은 위의 그림과 같이 생겨있는 것을 먼저 확인하고 가자. 설치와 연결 먼저 구글 플레이 스토어에서 ROS android ..
[data처리]YOLO dataset를 COCO dataset로 convert하기 github.com/Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter Yolo to COCO annotation format converter. Contribute to Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter development by creating an account on GitHub. github.com 출처 : 아나콘다 프롬프트 열고 conda create -n Yolo-to-COCO python=3.8 conda activate Yolo-to-COCO pip install numpy pip install opencv-python git clone https://git..
[CV]Extrinsic Calibration(2D LiDAR의 정보를 Image 상에 표현하기) 목적 2D LiDAR에서 탐지되는 3차원 공간의 LaserScan들을 2차원인 이미지 평면상에 공간 동기화를 시키기 위해 라이다 좌표계에서 카메라 좌표계로 변환을 하는 방법을 공부해보자. 영상 좌표계에서 이미지 평면상에 LaserScan의 결과가 Calibration되어 출력 되는 것이 목표이다. 월드 좌표계 -> 카메라 좌표계 참고 : darkpgmr.tistory.com/84 카메라의 위치를 (X1, Y1, Z1), 카메라의 팬(pan) 각을 p 라디안, 틸트(tilt)를 t 라디안이라 할 때, 월드좌표계 상의 임의의 점 (X, Y, Z)를 카메라 좌표계 상의 좌표 (Xc, Yc, Zc)로 변환시키는 관계식을 구하라. 먼저 3차원 공간의 점을 각 X, Y, Z축을 중심으로 회전시키는 행렬은 다음과 같..
[딥러닝]Neural Network-Backpropagation(tensorflow로 XOR 문제 해결) 본 글은 강의를 수강하고 복습을 하며 추가로 공부하고 기록을 남기기 위한 글입니다. 출처 : 인하대학교 김승환 교수 2021-1학기 데이터마이닝 수업 서론 2021.04.23 - [ML/딥러닝] - [딥러닝]Neural Network - Perceptron(AND, OR, XOR) [딥러닝]Neural Network - Perceptron(AND, OR, XOR) 본 글은 강의를 수강하고 복습을 하며 추가로 공부하고 기록을 남기기 위한 글입니다. 출처 : 인하대학교 김승환 교수 2021-1학기 데이터마이닝 수업 서론 Neural Network는 인간의 뇌를 수학적 모형 maru-jang.tistory.com 이전 글에서 Multi Layer Perceptron을 Backpropagation을 통해 가중치..
[딥러닝]Neural Network - Perceptron(AND, OR, XOR) 본 글은 강의를 수강하고 복습을 하며 추가로 공부하고 기록을 남기기 위한 글입니다. 출처 : 인하대학교 김승환 교수 2021-1학기 데이터마이닝 수업 서론 Neural Network는 인간의 뇌를 수학적 모형으로 표현하여 인간처럼 판단을 수행하고자 하는 아이디어로부터 출발하였다. 여러 개의 가중치와 여러개의 Input (x) 값을 통해 output (y) 값이 나오도록 가중치(w)를 구하고자 하는 것이다. Input (x) 값에 각 가중치 (w) 를 곱하는데 가중치가 클수록 그 Input값이 중요하다는 의미이다. 이러한 함수 f를 활성함수(Activation fuction) 라 한다. 활성함수를 Sigmoid로 사용 할 경우, 신경망 모형은 Logistic Regression 모형이 된다. Percept..
[GNSS] C94-M8P,C099-F9P 비교 출처 : https://www.u-blox.com/sites/default/files/C099-F9P_ProductSummary_%28UBX-18022364%29.pdf https://www.u-blox.com/sites/default/files/C099-F9P-AppBoard-ODIN-W2-uCX_UserGuide_%28UBX-18055649%29.pdf https://www.u-blox.com/sites/default/files/C94-M8P-AppBoard_ProductSummary_%28UBX-15024894%29.pdf https://www.u-blox.com/sites/default/files/C94-M8P-AppBoard_UserGuide_%28UBX-15031066%29.pdf https:..
[디지털영상처리]3. Intensity Transformations and Spatial Filtering (1) 본 글은 디지털영상처리 공개강의를 복습을 하며 추가로 공부하고 기록을 남기기 위한 글입니다. 출처 : 대학공개강의 전남대학교 홍성훈 교수 디지털영상처리 강의 (www.kocw.net/home/cview.do?mty=p&kemId=320576) Digital Image Processing, 3rd Edition, Gonzalez and Wood, Pearson (2010) 더보기 ※용어 설명 Restoration 원본에 가깝게 Enhancement 사람 눈에만 잘 보이게 Background f(x,y) : input image g(x,y) : output image T[ ] : operator (변환) 왼쪽과 같은 경우는 Contrast-stretching으로 input image의 k 밝기 이하는 어둡게..

티스토리툴바