공대생 도전 일지

https://www.developer.com/languages/python/extract-text-images-python/ Extracting Text from Images in Python | Developer.comLearn how to extract text from images and process images using Google’s Tesseract, MAriaDB, and Python, complete with code examples.www.developer.com홈페이지입니다!여기서 기본 코드는 가지고 왔씁니다.이러한 사진에서 텍스트를 추출해달라고 해서 한번 해봤는데,.....ㅠ이미지가 너무 지저분해서 잘 안되더라고여일단 하나하나 차근차근 진행해줬습니다..이거 설치해줍니다. 그냥 다..

edge는 명암, 휘도 등이 급격하게 변하는 곳 입니다.만약 물체가 동일한 색 이라면 경계의 색 차이가 크게 나지 않겠지요 ..그래도 색 차이가 큰 곳에서는 대부분 경계가 잘 드러납니다.x,y에 대한 기울기를 통해 구할 수 있습니다.우리는 영상을 사용하므로 딱딱 끊어져 있으므로 center를 통해 구할 수 있습니다.임계값보다 크면 edge로 판단할 수 있는데 이 임계값이 문제네요threshold값을 보면 엄청 작은 것을 알 수 있다.threshold값을 넘는 것을 edge로 보고 확실하게 표시하도록 하겠다.오............ㅠ......엣지를 잘 따는 것 같기는 한데....노이즈가 슬슬 끼네요....어우 무섭네...원본 edge가 이정도인걸 보면 그래도 많이 살렸네요흠....이건 그래도 저장 했으니..

이건 좌측 하단이 회전축 void Rotation(double* y, int width, int height, double theta, BITMAPFILEHEADER bmpFile, BITMAPINFOHEADER bmpInfo) { theta = theta / 180 * PI; double* gy; gy = (double*)calloc(width * height, sizeof(double)); for (int j = 0; j =0 && x2 = 0 && y2  이건 영상 중앙을 중심 좌표로 잡아 돌린다.void Rotation(double* y, int width, int height, double theta, BITMAPFILEHEADER bmpFile, BITMAPINFOHEADER bmpInfo) ..

f = open('input.txt','r') g = open('output.txt','w') a= f.readline().split() g.write(str(a) + "\n") a= f.readline().split() row=int(a[0]) column=int(a[1]) ahang = [[0]*(column+2) for x in range(row)] for i in range(0,row): a= f.readline().split() for j in range(0,column+1): if (j==column): ahang[i][j+1]=float(a[j]) ahang[i][j]='l' else: ahang[i][j]=float(a[j]) for x in range (row): for z in rang..

f = open('input01.txt','r') g = open('output01.txt','w') nn = int(f.readline()) nnn =0 for i in range (0,nn): if (i==0): a= f.readline().split() arow = int(a[1]) acolumn = int(a[2]) dap = [[0]*acolumn for x in range(arow)] else: bline = f.readline().split() brow = int(bline[1]) bcolumn = int(bline[2]) if (arow == brow and acolumn == bcolumn): nnn=0 else: print("계산불가") nnn=1 g.write('+ 계산 불가') g...

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #include #include #include void histo(int height,int width,double* y,int size, int stride, BITMAPFILEHEADER bmpFile, BITMAPINFOHEADER bmpInfo); void CumulativeHisto(int height, int width, double* y, int size, int stride, BITMAPFILEHEADER bmpFile, BITMAPINFOHEADER bmpInfo); void GammaOut(double*, double, BITMAPFILEHEADER, BITMAPINFOHEADER); void applyPaddi..

사람 눈은 카메라처럼 1픽셀 단위로 따박따박 인식 X오차가 있다.어두운 부분을 좀 더 세밀하게 나눌 수 있다고 볼 수 있다. -> 어둠에 민감!감마 인코딩을 거치면 훨씬 잘 나뉘어 보인다.8비트이므로 우린 MAX = 255이다.전파의 수, 송신 오류로 감마가 변하거나 센서의 부족함으로 감마가 입혀졌어도 다시 되돌릴 수 있다.함수형으로 전부 바꾸는중이라 점점 단순해지는중..void GammaOut(double* y, double g, BITMAPFILEHEADER bmpFile, BITMAPINFOHEADER bmpInfo) { int width = bmpInfo.biWidth, height = bmpInfo.biHeight, size = bmpInfo.biSizeImage; double* gy; gy =..

패딩 - 반사 패딩, 엣지 패딩 등 좀 더 다양하게 알아보기 영상처리에서 필터를 적용하기 전에 사용하는 패딩에는 다양한 종류가 있습니다. 아래에서 몇 가지 패딩 방법을 설명해드리겠습니다: Nearest Padding (가장 가까운 픽셀 복사): 이미지의 가장자리에 있는 픽셀을 복사하여 패딩합니다. Zero Padding (0으로 픽셀 테두리 값 채우기): 이미지의 테두리 값을 0으로 채워 패딩합니다. 주로 컨볼루션 연산에서 사용됩니다. Reflection Padding (반사 패딩): 이미지의 가장자리 값을 반사하여 패딩합니다. 이 방법은 이미지 경계를 부드럽게 처리하는 데 도움이 됩니다. Edge Padding (엣지 패딩): 이미지의 가장자리 값을 가장 가까운 픽셀 값으로 채워 패딩합니다. Const..

이미지 처리에서 사용할 수 있는 다양한 필터들이 있으며, 각각 특정 종류의 노이즈와 상황에 따라 장단점이 있습니다. 여기서 몇 가지 일반적인 필터들을 소개하고, 각각의 용도와 추천 상황에 대해 설명하겠습니다. 1. 평균 필터 (Mean Filter) 설명: 주변 픽셀의 평균 값을 사용하여 현재 픽셀 값을 대체합니다. 장점: 간단하고, 연산 속도가 빠릅니다. 단점: 에지(edge)가 흐려질 수 있으며, 극단적인 노이즈에는 효과가 제한적입니다. 적합한 사용 경우: 이미지에서 무작위 노이즈를 감소시키고 싶을 때, 그러나 에지 보존이 중요하지 않은 경우. 2. 미디언 필터 (Median Filter) 설명: 주변 픽셀들을 크기 순으로 정렬한 후 중앙값을 선택하여 현재 픽셀을 대체합니다. 장점: 솔트 앤 페퍼 노..

8강 - Filter (Denoising) C에서 저 와 >와 그 소금 후추 노이즈에서 prob가 작으면 이걸 쓰고, prob가 크면 median을 써야할지...? 솔트 앤 페퍼 노이즈(salt and pepper noise) 또는 임펄스 노이즈는 이미지에 무작위로 분포한 매우 밝거나 매우 어두운 픽셀들이 나타나는 현상입니다. 이러한 노이즈는 이미지 데이터의 극단적인 값 변경을 일으키기 때문에 일반적인 평균 필터(mean filter)나 가우시안 필터(Gaussian filter) 등을 사용하여 제거하기 어렵습니다. 이런 필터들은 노이즈가 포함된 픽셀을 평균화할 때, 노이즈의 극단값이 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 미디언 필터 (Median Filter) 미디언 필터는 임펄스 노이즈 제거에 효..