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opencv c++ 블러링필터 적용하기 - 평균화, 가우시안 필터 블러링필터 이미지의 노이즈나 디테일을 줄이는 데 사용되는 이미지 처리 기술로, 결과적으로 이미지가 매끄럽거나 흐려진다. OpenCV에서 사용할 수 있는 블러링 필터는 다음과 같다. 평균화 필터: 정사각형 커널을 사용하여 창에 있는 픽셀의 평균값을 계산하고 중앙 픽셀을 계산된 평균값으로 바꾼다 가우시안 필터: 가우시안 커널(종 모양 곡선)을 사용하여 창에 있는 픽셀의 가중 평균을 계산하고 중앙 픽셀을 계산된 평균값으로 바꾼다 중앙값 필터: 필터는 중앙 픽셀을 창에 있는 픽셀의 중앙값으로 바꾼다 양방향 필터: 필터는 가우시안 필터와 유사하지만 중앙 픽셀과 주변 픽셀 간의 픽셀 강도 차이도 고려하므로 이미지의 가장자리를 보존하는 데 유용할 수 있다. 평균화 필터 각 픽셀의 값을 주변 픽셀의 평균값으로 대체하여.. 2023. 1. 13.
opencv c++ gray scale, HSV scale 적용하기 grayscale 변환하는 함수는 다음과 같다 cvtColor(frame,gray,COLOR_RGB2GRAY); void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ) src – 입력 이미지: 8-bit unsigned, 16-bit unsigned ( CV_16UC... ), 또는 single-precision floating-point. dst – 입력 이미지와 동일한 크기와 뎁스(depth)의 출력 이미지. code – 컬러 공간 변환 코드. dstCn – 최종 이미지의 채널 수; 파라미터가 0이라면 채널 수는 자동으로 src와 code로부터 계산 HSV 스케일링 그레이 스케일과 같은 방법을 사용하며, cvtColor 마지막 인.. 2023. 1. 13.
자율주행자동차 만들기 xcode ESP32 cam c++ opencv - 영상획득 opencv 자율주행 알고리즘 OpenCV를 사용한 자율 주행에 일반적으로 사용되는 일부 알고리즘 및 기술은 다음과 같다 차선 감지: 여기에는 도로의 가장자리를 감지하고 차선을 식별 객체 감지: 여기에는 다른 차량, 보행자 및 교통 표지판과 같은 차량 환경의 객체 감지 및 식별 이미지 처리 차선감지 알고리즘 자율 주행 알고리즘에서 OpenCV를 사용하여 차선을 감지하는 순서는 일반적으로 다음 단계로 구분된다 이미지 획득: 알고리즘은 차량의 카메라에서 전방 도로의 이미지를 캡처 이미지 전처리: 이미지를 전처리하여 노이즈를 제거하고 밝기를 조정하며 가장자리를 향상시키며, 이 단계에는 가우시안 블러링(Gaussian blurring), 임계값(thresholding) 및 에지 감지(edge ​​detectio.. 2023. 1. 13.
xcode c++ cURL 사용법 cURL C, C++, Python 및 PHP와 같은 다양한 프로그래밍 언어로 HTTP 요청을 할 수 있도록 하는 라이브러리이다. HTTP, HTTPS, FTP 및 LDAP와 같은 다양한 프로토콜을 지원하며 개발자가 JSON, XML 및 CSV를 비롯한 다양한 형식으로 데이터를 보낼 수 있다 프록시 지원, 사용자 인증 및 쿠키와 같은 기능을 지원한다 cURL은 웹 스크래핑, 작업 자동화 및 웹 기반 API와의 상호 작용에 자주 사용된다 macos에서는 curl이 기본적으로 설치되어있기 때문에 path만 추가하여 사용할수 있다. Linker Flags 설정 paths에 -lcurl 를 추가 해준다. 예제소스 #include #include using namespace std; int main() { CUR.. 2023. 1. 13.

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