클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

저녁식사 후 6단원 학습을 시작해보려고 한다. 많이 하면 2시간 정도 할 수 있을 것 같다. 할 수 있는 데까지 해보자. 시작하기 전에컴퓨터 비전이 쓸모 있으려면 환경과 상호작용을 해야 한다. 아래 그림에 있는 배달 드론, 공장 조립 라인에서 불량품을 거르는 검사 시스템, 상차림을 인식하여 다이어트 조언을 하는 스마트폰 앱은 환경과 활발히 상호작용한다.  컴퓨터 비전이 환경과 상호작용하게 하려면 환경에서 영상을 획득하는 기능과 처리한 결과에 따라 환경에 영향을 미치는 기능을 적절하게 추가해야 한다. 이번 장에서는 사용자 인터베이스를 붙여 환경과 상호작용할 수 있도록 확장한다.   지능 에이전트로서 비전 에이전트경제학은 사람을 합리적 에이전트로 바라본다. 이 관점은 사람을 항상 최적의 의사결정을 하려 노력..

남은 두 문제도 마저 풀어보려고 한다. 8번 문제는 조금 어려워보이지만 한번 도전해볼 것이다.    연습문제 풀기 네번째 문제 7번알고리즘 5-2에서는 임계값에 따라 FP를 줄이려면 임계값 t, d, e, 각각을 늘려야 하는지 줄여야 하는지 쓰고 그 이유를 설명하시오.  알고리즘 5-2  알고리즘 5-2는 매칭된 점 쌍의 집합을 입력으로 받아 최적의 호모그래피 행렬을 추정하기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 적용하는 과정이다. 호모그래피 행렬은 두 이미지 간의 대응점 쌍을 통해 변환 관계를 나타내며, 이 알고리즘을 사용하면 외란점(outlier)을 걸러내어 최적의 변환 행렬을 구할 수 있다. 알고리즘 설명변수 초기화 (h=[]):최적의 호모그래피 행렬을 저장할 리..

나머지 문제도 이어서 풀어보겠다.   연습문제 풀기 세 번째 문제 6번그림 5-9의 옥타브 영상을 마드는 프로그램을 작성하시오. 예시 영상은 스스로 고르시오.(1) 그림처럼 6개의 가우시안 영상과 5개의 DOG를 만들어 서로 다른 윈도우에 디스플레이하는 프로그램을 작성하시오.(2) 옥타브를 구성하는 가우시안 영상의 개수를 지정할 수 있도록 프로그램을 확장하시오.  그림 5-9  이 그림은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘에서 사용하는 다중 스케일 공간의 개념을 보여준다. 여기서 옥타브(Octave)와 DOG(Difference of Gaussian)에 대해 설명하겠다.옥타브(Octave)옥타브란 SIFT에서 이미지 피라미드의 한 층을 의미한다. 옥타브는 여러..

이어서 3번 문제부터 풀어보겠다. 조금 전에 푼 문제가 너무 어려워서 해결하지 못하는 문제를 가지고 1시간 반이나 붙잡고 있었다. 결국 풀지 못했지만 답을 구하는 것만이 능사는 아니라는 것을 느끼는 시간이었다. 문제와 씨름하는 그 시간이 정말 소중한 시간이었다.도무지 풀 수 없는 문제 앞에서 좌절하지 않고 용기를 내며 나아가는 나의 모습이 무척 뿌듯하고 자랑스러웠다. 요즘은 개발 공부하는 속도가 너무 느리라는 생각이 들 때도 있다. 특히 컴퓨터 비전은 진도가 잘 안 나간다. 그래도 난 많이 배우고 있고 성장하고 있다고 믿기로 했다.   연습문제 풀기 두 번째 문제 3번프로그램 5-2의 10, 14행은 가능한 모든 키를 생성하고, 18행은 키포인트를 그린다.(1) 키포인트를 2개만 생성하도록 프로그램 5-..

아침에 수학 공부를 하다가 무척 화가 나는 일이 있었지만 마음을 가라앉히고 오늘 해야 할 공부를 어느 정도 진행해보았다. 살다보면 정말 가식적이고 언행이 불일치되는 사람을 만날 때가 있다. 난 그런 사람과는 정말 상종도 하기 싫지만 이제 2주만 있으면 더 볼일도 없을 것 같다. 어디서 마주치더라도 인사도 안할 생각이다. 아무튼 오늘 푼 수학 문제는 많이 어려워서 하루에 다 풀지 못할 것 같아 내일 이어서 풀어보기로 했다. 그리고 오늘 갑자기 무슨 시험을 본다고 해서 공부도 하나도 안 했는데 설치하고 기출문제 한번 읽어보느라 시간이 좀 걸렸다. 오늘도 영어 공부는 못할 것 같다. 오후 4시에 시험이라고 하니 3시간 정도 시간이 있으니 그때까지 연습문제를 풀어보려고 한다. 오늘 6장을 다 못 끝낼 수도 있겠..

마지막 한 단원이 남아있다. 여기까지 하고 아침 루틴을 수행하고 주말에 하지 않았던 큐티도 하며 중요한 일들을 실천하려고 한다. 프로그램 5-3은 꽤 정확하게 매칭 쌍을 찾았지만 여전히 부족한 점이 있다. 예를 들어 잘못된 쌍(거짓 긍정)으로 인행 건물을 버스로 착각할 수 있다. 따라서 아웃라이어를 걸러내는 과정이 필요하다. 또한 매칭 쌍을 이용하여 물체 위치를 찾는 과정이 추가되어야 한다. 호모그래피는 이런 일을 가능하게 해 준다.   1. 문제의 이해그림 5-18은 3차원 공간에 있는 평면 P의 두 점 p1과 p2를 보여준다. 카메라 A와 B는 다른 방향에서 영상을 획득한다. p1과 p2는 카메라 A의 영상 공간에 a1과 a2로 투영되며 카메라 B에서 b1과 b2로 투영된다. 이처럼 3차원 점이 2차..

매칭은 컴퓨터 비전이 풀어야 하는 물체 인식, 물체 추적, 스테레오, 카메라 캘리브레이션 등의 다양한 문제에서 핵심 역할을 한다.    1. 매칭 전략매칭 문제는 가장 유사한 특징점을 찾아 쌍을 맺어주면 되니 얼핏 쉽다고 생각할 수 있다. 하지만 프로그램 5-2의 실행 결과에서 확인했듯이 특징점이 상당히 많고 잡음이 섞인 기술자가 적지 않아 꽤 까다로운 문제다. 방법을 고안하기 전에 문제를 정확히 이해하는 일이 먼저다. 문제의 이해    매칭 전략     2. 매칭 성능 측정성능을 정량적으로 측정하는 일은 컴퓨터 비전에서 아주 중요하다. 정량적 성능은 알고리즘을 개선하거나 최선의 알고리즘을 선택하기 위한 기준이며 시스템을 현장에 투입할지 결정할 때 꼭 필요하다.  정밀도와 재현율그림 5-14는 색깔로 정..

지역 특징에 대해서 계속해서 공부해 볼 것이다.   1. 스케일이 불변한 지역 특징사람은 거리에 상관 없이 같은 물체는 같다고 인식한다. 단지 세세한 내용을 인식할 수 있는 정도에 차이가 있을 뿐이다. 친구가 멀리 있을 때는 친구라 인식하는데 그치지만 가까워지면 표정을 인식하고 건넬 말을 정한다. 컴퓨터 비전이 물체의 스케일에 대처하는 인간의 이런 능력을 갖출 수 있을까? 스케일 공간 이론은 스케일 분변의 가능성을 열어 준다.. 스케일 공간 이론에서는스케일을 모르는 상황에 대응하기 위해 알고리즘 5-1의 세 단계 전략을 사용한다.          2. SIFT알고리즘 5-1을 구현하는 다양한 변형이 제시되었는데 SIFT가 가장 성공적이고 지금까지 널리 쓰인다. SIFT는 브리티시컬럼비아 대학교의 데이빗 ..

이제 새로운 단원 학습에 들어가 볼 것이다. 개념 학습은 4시간 안에 마쳐볼 예정이다. 늦어도 7시 반까지는 다 학습해 볼 것이다. 멋진 파노라마 영상은 디지털 카메라뿐 아니라 컴퓨터 비전 프로그램으로 자동으로 이어 붙여서 순식간에 아래 그림과 같은 파노라마 영상을 만들 수 있다. 이때 컴퓨터 비전이 풀어야 하는 가장 중요한 것이 대응점 문제다. 대응점 문제란 이웃한 영상에 나타난 물체의 같은 곳을 쌍으로 묶어주는 일이다.이 문제를 해결하려면 이웃한 영상에서 같은 물체의 같은 곳에서 같은 특징을 추출할 수 있어야 한다. 대응점 문제를 안정적으로 풀 수 있다면 파노라마 영상 제작뿐 아니라 물체 인식, 물체 추적, 스테레오 비전, 카메라 캘리브레이션 등 여러 중요한 응용 문제에 적용할 수 있다. 4장에서 공..

이제 딱 세 문제가 남아있는데 이 문제도 끝까지 잘 풀어보기로 하자.   연습문제 풀기 네 번째 문제 8번OpenCV가 제공하는 Canny 함수의 선언을 보면, image, edges, threshold1, threshold2, apertureSize, L2gradient, 총 6개의 매개변수가 있다. 각각의 의미를 쓰고, 뒤에 있는 네 매개변수를 변화시키면서 효과를 분석하시오.  참고할 사이트 OpenCV: Feature Detection{ 0.0f, 369.0f }, { 10.0f, 364.0f }, { 20.0f, 358.0f }, { 30.0f, 352.0f }, { 40.0f, 346.0f }, { 50.0f, 341.0f }, { 60.0f, 335.0f }, { 70.0f, 329.0f },..