반응형 Computer Science(컴퓨터 과학)32 영상처리 - 기하학적 처리2(회전, 역상) 기하학적 처리는 이미지를 변형하여 새로운 모양으로 만드는 작업으로, 이미지 회전, 축소, 확대, 뒤집기(역상) 등이 포함됩니다. 이번 글에서는 기하학적 처리 중 회전과 역상에 대해 자세히 알아보겠다. 1. 회전회전은 이미지를 중심축을 기준으로 일정 각도로 돌리는 작업이다. 이를 통해 이미지의 방향을 변경하거나 특정 각도로 정렬할 수 있다. 이러한 작업은 일반적으로 사진 편집, 객체 인식, 또는 데이터 증강 등에서 유용하게 사용된다. 하지만 회전 작업은 수학적으로는 간단하게 보이지만 실제 구현에서는 약간 어려운 측면이 있다. 회전할 때 가장 중요한 점은 중심점을 설정하는 것이다. 이미지의 회전은 원점을 기준으로 이루어지며, 그 중심점을 지정해야 원하는 방식으로 이미지를 회전할 수 있다. 이 과정에서 이미지.. 2024. 11. 25. 영상처리 - 기하학적 처리 - 1(확대, 축소) 기하학은 도형을 수학적으로 표현하는 학문이다. 이를 활용하여 디지털 영상의 화소(픽셀) 데이터를 조작하면, 다양한 방식으로 영상을 처리할 수 있다. 이번 포스터에서는 기하학적 변환을 이용한 영상처리 기법 중 확대 축소에 대해 알아보겠다. 1. 기하학적 처리란?기하학적 처리는 영상의 화소 위치를 변환하는 작업을 말한다. 대표적으로 확대, 축소, 회전, 이동과 같은 변환이 포함된다. 이 과정을 통해 영상의 모양을 변형하거나 원하는 크기와 위치로 조정할 수 있다. 2. 확대(픽셀 복제 방법)확대는 영상의 크기를 키우는 작업이다. 이는 주어진 픽셀 값을 복사하여 해상도를 높이는 방식으로 구현할 수 있다.예를 들어, 아래와 같은 픽셀 배열이 있다고 가정해보겠다:100110120130이 배열을 2배로 확대하려면,.. 2024. 11. 25. 분산시스템(Distributed System)의 개요 - 2 분산시스템(Distributed System)의 개요 - 1"분산 시스템"이란 여러 독립적인 컴퓨터나 장치가 네트워크를 통해 협력하여 하나의 시스템처럼 동작하도록 구성된 시스템을 의미한다. 여기에서 "분산"은 시스템의 구성 요소들이 물리적으insight0591.tistory.com 분산 시스템은 현제 필수적이면서 평범한 사람들에게는 생소한 개념이다. 이에 대해 이전 포스터에 이어서 자세하게 설명해보도록 하겠다. 1. Distributed(분산형) vs. Centralized(중앙형) Systems분산형은 중앙형보다 더 좋은 이점을 가져온다. 분산형은 인터넷, 인트라넷과 같은 기술을 현실화할 수 있다. 이러한 분산시스템은 중앙형보다 더 나은면이 있다. 하지만 단점도 충분히 존재한다. 예로 들어 보안문제가.. 2024. 11. 24. 분산시스템(Distributed System)의 개요 - 1 "분산 시스템"이란 여러 독립적인 컴퓨터나 장치가 네트워크를 통해 협력하여 하나의 시스템처럼 동작하도록 구성된 시스템을 의미한다. 여기에서 "분산"은 시스템의 구성 요소들이 물리적으로 분리되어 있음을 나타내며, 주로 네트워크와 관련된 개념으로 사용된다. 이번 포스터에서는 분산 시스템를 소개하는 방식으로 이야기해보도록 하겠다. 1. 분산시스템의 소개분산 시스템의 정의 - A.S. Tanenbaum과 M.V. Steen 여러 독립적인 컴퓨터들이 모여 사용자에게 하나의 일관된 시스템처럼 보이는 시스템(= 단일 관점 시스템)분산 시스템은 middlewares(미들웨어)로 구성될 수 있으며, 이 미들웨어 계층은 여러 기계에 걸쳐 확장된다.예시: Internet (인터넷), Intranets(인트라넷), Mob.. 2024. 11. 24. 빅데이터 정리1 1. 빅데이터의 개념 빅데이터란?요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 많은 사람들이 예전에는 단순히 '데이터'라고 불렀던 것을 이제는 '빅데이터'라는 말로 대체하여 사용하곤 한다. 그렇다면 빅데이터란 정확히insight0591.tistory.com 빅데이터의 절차와 사례1빅데이터란?요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 많은 사람들이 예전에는 단순히 '데이터'라고 불렀던 것을 이제는 '빅데이터'라는 말로 대체하여 사용하곤 한다. 그렇다면 빅데이insight0591.tistory.com 빅테이터의 사례(2)와 미래빅데이터란?요즘 "빅데이터"라는 용어가 자주 언급되고 있다. 많은 사람들이 예전에는 단순히 '데이터'라고 불렀던 것을 이제는 '빅데이터'라는 말로 대체하여 사용하곤 한다.. 2024. 10. 23. 빅데이터 다루기3 - 평균 빅데이터를 다루는 방법은 다양하다. 그 중 하나는 그래프를 활용하는 것이다. 그래프는 데이터의 상관관계, 추세, 비교 등을 시각적으로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 이러한 시각적 도구보다 더 함축적으로 데이터를 하나의 값으로 요약하는 방법이 있다. 바로 평균이다. 평균은 빅데이터 분석에서 널리 사용되는 중요한 지표로, 데이터의 전반적인 경향을 파악하는 데 큰 도움을 준다. 오늘은 이러한 평균에 대해 자세하게 알아보도록 하겠다. 1. 산술평균 (Arithmetic Mean)정의: 산술평균은 가장 일반적으로 사용되는 평균으로, 주어진 값들의 합을 값의 개수로 나눈 것이다. 수식으로 표현하면 다음과 같다.여기서 xi는 각 관측값을 나타내고, n은 총 관측값의 수다. 특징:직관성: 산술평균은.. 2024. 10. 23. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
