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Semantic Segmentation for Self-Driving Cars 2021. 5. 16. Semantic segmentation 최근 몇 년 동안 자동차 주변을 식별할 수 있는 수많은 기술이 등장했습니다. 우리 주변의 장면을 이해하는 것은, 주변의 지리적 모양과 더불어 주변에 있는 물체를 분석하기 위한 중요한 분야입니다. 이미 알고 있듯이 자율 주행 시스템의 첫 번째 단계는 객체 인식, 객체 위치 파악 및 의미 세분화를 기반으로 합니다. 시맨틱 분할은 주어진 시맨틱 클래스에 속하는 이미지의 각 픽셀에 레이블을 지정합니다. 일반적으로 이러한 클래스는 거리, 교통 표지판, 거리 표시, 자동차, 보행자 또는 인도일 수 있습니다. 시맨틱 분할은 위해 딥러닝을 배포 할 때 사람이나 차량과 같은 이미지의 주요 객체 인식은 더 높은 수준의 신경망에서 수행됩니다. 전략의 가장 큰 이점은 픽셸픽셀 수준에서 ..
Self-Driving Cars (SDC) 2021. 5. 14. 무인 자동차는 자율 주행 자동차 (SDC), 또는 로봇 자동차로 널리 알려져 있습니다. 자율 주행 차의 목적은 운전자 없이 자동으로 운전하는 것입니다. 제가 번역 한걸 본문과 같이 올려드리겠습니다! 요즘 자율 주행 자동차 엔지니어들은 자율 주행 시스템을 개발하기 위해 여러 가지 접근 방식을 모색하고 있습니다. 그중 가장 성공적이고 널리 사용되는 것은 다음과 같습니다. > 로봇 접근 방식 > 딥 러닝 접근 방식 실제로 SDC의 개발에서 개발자와 엔지니어는 로봇 공학과 딥 러닝 방법을 모두 적극적으로 추구하고 있습니다. 다음 다이어그램에서 SDC의 5 가지 핵심 구성 요소를 볼 수 있습니다. Computer Vision은 SDC의 눈으로 간주될 수 있으며 주변 세계가 어떻게 생겼는지 파악하는 데 도움이 됩니..
리눅스 마스터 2급 1번~ 15번 풀어보기 2021. 5. 14. 1. 다음 중 CentOS 7에서 사용자의 디스크 사용량을 제한할 때 사용하는 명령으로 알맞은 것은? 문제 풀이 쿼터(Quota) 파일 시스템마다 사용자나 그룹이 생성할 수 있는 파일의 용량 및 개수를 제한하는 것 정답은 1번입니다. 2.다음 중 CentOS 7에서 사용 가능한 파일 시스템 점검 명령으로 틀린 것은? 문제 풀이 fsck와 e2fsck 요 명령어들은 파일을 검사하거나 수리해주는 명령어입니다. 서버를 운영하지 않는 사람들은 딱히 쓸 일이 없지만 서버에서는 비상사태를 복구하는 것만큼 중요하게 없죠 중요한 명령어입니다. xfs_repair 명령을 사용하여 XFS파일 시스템의 검사 및 복구를 할 수 있다. xfs_repair명령을 쓸 땐, 반드시 해당 파티션/볼륨명칭을 정확히 입력해 주어야 한다...
loT 버튼만들어서 원하는 신호 만들기 2021. 5. 6. www.tinkercad.com/ Tinkercad | From mind to design in minutes Tinkercad is a free, easy-to-use app for 3D design, electronics, and coding. www.tinkercad.com 만약 하드웨어 공부를 하시게 되면 장비를 먼저 사시는 것보다 이 사이트를 들어가서 먼저 공부를 하시고 익숙해지시면 그 이후에 장비를 사셔서 실습하시면 좋을 거 같습니다! 오늘 배운 내용은 전구를 오른쪽 버튼을 원하는 만큼 누르시고 왼쪽 버튼은 한번 누르시면 전구에서 입력을 받아 불빛이 나옵니다. 아래 동영상처럼 실행하시면 나오실 겁니다! 코드는 아래에 스크린샷으로 보여드리겠습니다! 이상 다음 시간에 또 배운 내용 올리겠습니다~
OpenCV Bilateral Filtering 2021. 4. 30. Bilateral(양방향) Filtering이란 무엇인가? 지금까지 입력 이미지를부드럽게 하는 것이 주요 목표 인 몇 가지 필터를 설명했습니다.그러나 때때로 필터는 노이즈를 제거할 뿐만 아니라 가장자리를 부드럽게 합니다 . 이를 방지하기 위해 (적어도 어느 정도까지는) 양방향 필터를 사용할 수 있습니다. 가우시안 필터와 유사한 방식으로 양방향 필터는 각각에 가중치가 할당된 인접 픽셀도 고려합니다. 이러한 가중치에는 두 가지 구성 요소가 있으며, 그중 첫 번째는 가우스 필터에서 사용하는 동일한 가중치입니다. 두 번째 구성 요소는 인접한 픽셀과 평가된 픽셀 간의 강도 차이를 고려합니다. Bilateral Filtering 설명입니다! OpenCV 함수 bilateralFilter () 제공 5 개의 인수를 ..
OpenCV MedianBlur 2021. 4. 30. Median Blur는 다른 평균화 방법과 유사합니다. 여기서 이미지의 중심 요소는 커널 영역에 있는 모든 픽셀의 중앙값으로 대체됩니다. 이 작업은 노이즈를 제거하면서 가장자리를 처리합니다. imgproc 클래스 의 medianBlur () 메서드를 사용하여 이미지에서 이 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 이 방법의 구문입니다. medianBlur(src, dst, ksize) SRC - 매트 이 연산의 소스 (입력 화상)을 나타내는 개체. DST - 매트 이 조작 대상 (출력 화상)을 나타내는 개체. ksize -의 크기 커널의 크기를 나타내는 객체입니다. 이제 저의 실습 코드와 결과를 보여드리겠습니다! import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('data/i..
OpenCV Gaussian 2021. 4. 30. Gaussian이 무엇일까? 중앙 픽셀에서 픽셀까지의 거리를 기준으로 인접 픽셀의 기여도에 가중치를 부여합니다. 가우스 커널은 2D라는 점을 제외하고는 동일한 방정식을 기반으로 합니다. 곡선 대신 거꾸로 된 그릇을 생각할 수 있습니다. a가 클수록 더 흐리게 처리되는 커널이 생성됩니다. 실습으로 한 코드와 결과물을 보여드리겠습니다! import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('data/images/gaussian-noise.png',1) # 3X3 커널 사용할 때 dst1 = cv2.GaussianBlur(img, (5,5),1)5,5),1) # 7X7 커널 사용할 때 dst2 = cv2.GaussianBlur(img, (25,25),10) combined = n..
OpenCV Gamma Correction or Power Law Transform 2021. 4. 30. Gamma Correction or Power Law Transform는 무엇일까? 디지털카메라 센서에 의해 기록된 이미지는 선형 이미지입니다. 즉, 한 장면에 두 개의 물체가 있고 한 물체가 다른 물체보다 두배 더 밝으면 센서는 강도도 두 배로 밝게 기록합니다. 그러나 인간의 눈은 동일한 방식으로 강도를 인식하지 않습니다. 이 예에서 밝은 물체는 눈에 1.5 배 더 밝게 보일 수 있습니다. 사람의 눈을 모방하기 위해 카메라 하드웨어는 비선형 곡선을 사용하여 센서에 의해 기록된 강도를 수정합니다! 이 곡선의 모양을 제어하는 매개 변수를 감마라고하므로 감마 보정이라고 합니다! 실제 실습으로 한 코드와 결과물을 보여드리겠습니다! import cv2 import numpy as np img = cv2.imre..

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