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OpenCV3

[영상처리] Binary Image (OpenCV, C언어) * Binary Image이미지의 평균 밝기값을 기준으로 각 픽셀을 밝거나 어둡다고 판단하여 바이너리 이미지로 변환 생성한다.  1. 모든 픽셀 값을 구한다. 픽셀 값은 0~255 사이의 값으로, 밝기를 나타낸다.2. 픽셀 값의 합을 총 픽셀 수(행x열)로 나누어 평균 밝기를 구한다.3. 각 픽셀을 순회하며 해당 픽셀값이 평균 밝기보다 크면 255(흰색), 작으면 0(검은색)을 할당한다. * 블록 바이너리화이미지를 일정 크기의 블록 단위로 나누어, 각 블록 내에서 독립적으로 평균 밝기를 계산하고, 그 평균을 기준으로 바이너리 이미지로 변환 생성한다.이미지 전체의 변화가 아닌 블록 내부의 밝기를 비교하여 더 정밀한 처리를 수행한다.  1. 이미지를 블록 단위로 순회한다. 2. 각 블록 내 모든 픽셀 값을 .. 2024. 10. 7.
[영상처리] 모자이크 처리 (OpenCV, C언어) * 모자이크 처리1. 동적 메모리 할당 사용자가 입력한 가로 세로 크기에 맞춰 메모리를 할당하기 위한 함수로, 사용자가 입력한 크기의 이미지 데이터를 저장하기 위해 2차원 배열을 동적으로 생성하는 역할을 한다.사용자 입력에 따라 이미지 크기가 달라지 때문에 동적 메모리를 사용하면 프로그램이 실행되는 동안 필요한 만큼의 메모리를 할당할 수 있기 때문에 메모리 낭비를 방지할 수 있다.  2. 이미지 파일 읽기 이미지 파일에서 데이터를 가로 크기만큼 읽어와, 위에서 생성한 2차원 배열의 각 행에 저장하는 함수이다.f 파일 포인터에서 데이터를 읽어와, 각 행( ucmatrix[i] )에 저장한다. ucmatrix[i] : 2차원 배열에서의 각 행을 의미, 각 행에 해당하는 픽셀 데이터가 저장됨sizeof(uch.. 2024. 9. 30.
얼굴 인식 및 제스처 기반 출퇴근 기록 시스템(MediaPipe, OpenCV, Face Recognition) 얼굴 인식 및 제스처 기반 출퇴근 기록 시스템 (MediaPipe, OpenCV, Face Recognition): 캠을 통해 인식한 얼굴을 등록하고, 등록된 사용자는 손 제스처를 통해 출근, 퇴근, 외출, 복귀를 기록할 수 있다. - 운영체제: Windows 11 64 bit- 개발언어: Python- 개발 툴: 아나콘다 Jupyter Notebook- 라이브러리 및 도구: OpenCV, MediaPipe, Face Recognition, Numpy, TensorFlow, Scikit-learn  * 기능적 요구사항명세서ID요구사항내용설명우선순위R_01사용자 인증얼굴 인식을 통해 사용자를 인증한다.얼굴 인식 및 눈 깜빡임, 입 벌림 감지를 통해신뢰성이 높은 인증을 할 수 있다.1R_02손 제스처 인식손.. 2024. 7. 15.
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