딥러닝 공부방

특징점 기술 OpenCV로 영상의 특징점을 기술하는 방법을 공부하기 전에 기술자 or 특징벡터에 대하여 먼저 공부하겠습니다. 1. 기술자 - Descriptor, Feature vector 기술자는 특징벡터라는 용어로 같이 이용되고 있습니다. 기술자는 검출된 특징점 근방의 부분 영상을 표현하는 실수 또는 이진 벡터를 의미합니다. 실수값으로 표현한 영상의 모양 혹은 색상 분포로 이해하면 됩니다. OpenCV에서는 2차원 행렬(numpy.ndarray)로 표현합니다. 행 개수는 특징점 개수, 열 개수는 특징점 기술자 알고리즘에 의해 다르게 정의됩니다. KAZE 특징점 검출 방법으로 3159개의 특징점을 검출했습니다. 이런 경우에 행은 3159개 열은 64개입니다. float32 이므로 하나 당 4바이트이고 ..

1. Harris, GFTT, FAST 코너 검출 방법의 문제점 이전 포스팅에서 공부했던 Harris, GFTT, FAST 코너 검출 방법은 이동, 회전 변화에 강인하지만 크기 변환에 취약하다는 단점이 있습니다. 확대된 영상에서 작은 사각형으로 코너를 찾으려하면 기존의 코너가 에지처럼 보이게 됩니다. 이 경우에 다양한 크기 관점에서 특징점을 검출하는 것이 필요합니다. 입력 영상을 줄이거나 박스를 키우거나 해야 합니다. 즉, 코너를 찾을 때 오리지널 사이즈만 보는것이 아니라 다양항 크기도 고려를 해서 코너 형태를 찾는 것이 고유한 특징을 찾는데에 적합합니다. 2. 특징점 검출 고유한 특징을 나타내는 점들을 집합한 것을 특징점(feature point) or 키포인트(keypoint) or 관심점(inter..