느린번개

이번 포스팅에서는 Gaussian Filter에 대해 알아보겠습니다. 그 전에 지난 포스팅에서 다루었던 Median Filter와 유사한 Mean Filter에 대해서 잠시 알아보죠.통계학에서 Median은 중간값을 의미하고 Mean은 평균을 의미하므로, Mean Filter는 Median Filter와 달리 영역 안에 있는 모든 화소의 데이터를 다 더해서 영역의 크기로 나눈 평균을 사용합니다.그게 그거인 것 같지만 곰곰히 생각해보면 큰 차이가 있습니다. Median Filter에 대해 설명하면서 예를 들었던 아래와 같은 원본 이미지가 있다고 가정해봅시다.원본 이미지에 Median Filter를 사용하면 아래와 같이 변환되는 것은 지난 포스팅에서 설명했습니다.Mean Filter를 사용하면 아래와 같이

한쪽으로 치우친 밝기의 분포를 재분배 해서 그레이 레벨의 발생 빈도를 균등하게 분포하도록 만들어줍니다. 출처 : Equalization 원리는 구글에서 쉽게 찾아 볼수 있으며, 아래 사이트를 참조하여 작성되었다.http://www.tutorialspoint.com/dip/Histogram_Equalization.htm equalizeHist() 를 이용하여 확인한 결과이다. 중간부분이 살짝 펴졌다는 느낌...실제 사진은 좀더 선명해졌다고 해야겠다. equalizeHist() 가 Gray데 대한 결과를 보고 RGB 모두를 변경하게 되면 어떤 결과가 나올지 궁금해졌다. 초록색이 평준화가 많이 되어,, 이미지가 전체적으로 초록색이 강해진 느낌...먼저 split() 함수를 이용하여, RGB별로 분리한후

Median filter는 이미지 내의 노이즈를 제거하는 방법 중의 하나로, 특히 impulse noise 제거에 효과적입니다. 기본적인 원리는 다음과 같습니다. 1. 전체 이미지를 일정한 크기의 작은 영역으로 나눈다.2. 나누어진 영역의 모든 화소를 크기 순으로 정렬하고 중간에 해당하는 화소(중간값)을 찾는다.3. 나누어진 영역의 가운데 화소를 찾아낸 중간값으로 대체한다. 예를 들어, 가로X세로 사이즈가 5X5인 아래와 같은 이미지가 있다고 가정해보겠습니다.가로X세로 사이즈가 3인 작은 영역으로 나누어보면 첫번째 나누어진 작은 영역은 아래 이미지의 붉은 사각형 영역입니다.9개 화소를 크기 순으로 나열해보면 { 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5 } 가 되고, 중간값은 5번째에 위치한 "4"

아두이노 온습도 센서로 DHT11/DHT22 을 많이 사용하는데 센싱속도 와 정확도가 개인적으로 그리 좋지 않아 빠른 응답과 정확한 온습도 data가 필요하다면 MXH2101 을 사용 해보세요. 자세한 스팩은 구글이나 옆에 사이트에서 확인 하면 됩니다. (https://www.icbanq.com/P006994138/S)아래와 같이 모듀을 만들어 보았습니다. I2C 연결은 아래와 같이 연결하면 됩니다. VCC(MXH2101) - 3.3V (아두이노)GND(MXH2101) -GND(아두이노)SDA(MXH2101) - A4(아두이노)SCL(MXH2101) - A5(아두이노) 위에 스팩대로 , slave address는 0x40을 이용하고, Sensing command로 0xE1 를 sendin

초음파 센서와 피에조 부저를 이용한 간단한 악기를 만들어 보았습니다.초음파 센서를 통해서 거리에 따라 다른 소리가 나도록 만들어 보고, 연주도 가능한지 테스트 해볼 생각입니다. DF Player Mini로 전자음이 아닌 wav나 mp3를 play 할 수 있겠지만..여기서는 간단하게 만들어 볼 생각입니다. 피에조 부저 연결 및 소스는 아래 사이트에서 확인하면 되고. https://www.arduino.cc/en/Tutorial/toneMelody 초음파센서는 SRF10을 사용하였고 아래 사이트에서 연결 및 소스를 확인하면 됩니다.https://www.arduino.cc/en/Tutorial/SFRRangerReader 플레이 영상은 동영상 upload 기능 되면 올릴께요.. 음원은 그렇게 좋