Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- Threshold
- Python
- Object Detection
- Knowledge Distillation
- Deeplearning
- NLP
- center loss
- Computer Vision
- 큐
- numpy
- 알고리즘
- re-identification
- transformer
- level2
- 프로그래머스
- reconstruction
- 논문 구현
- Object Tracking
- point cloud
- deep learning
- 3D
- 스택
- 파이썬
- cv2
- flame
- OpenCV
- 딥러닝
- 임계처리
- attention
- 자료구조
Archives
- Today
- Total
목록adaptive threshold (1)
공돌이 공룡의 서재

지금까지 배운 임계처리 방식에서는 단점이 하나 있다. 바로 조명에 약할 수 있다는 것. 사진을 찍을 때 조명의 위치에 따라서 어떤 사물은 그늘이 져있어 더 어둡게 보일 수 있고, 어떤 사물은 빛이 강해서 원래 색보다 더 밝게 보일 수 있다. 상황에 따라서는 글자의 일부분은 읽을 수 있는데 다른 부분은 어두워서 읽지 못하는 경우도 생길 것이다. 이런 그림이 있다고 생각해보자. 3등분했을 때 조명 차이가 뚜렷히 나는 사진이라고 생각해보자. 여기서 사람, 사과, 집 (객체)를 배경과 구분하여 얻고 싶은 상황이다. 하나의 임계값 (Tau 0)로 전체 이미지에 대해 임계처리를 한다 생각하자. 임의로 왼쪽부터 영역의 픽셀값이 60, 120, 180이라 하고, 임계값을 그 가운데 값인 120이라고 하자. 그럼 집이 ..
코딩/opencv
2020. 9. 22. 21:29