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Daily Coding

[패스트캠퍼스 수강 후기] {컴퓨터비전인강} 100% 환급 챌린지 - 29일차

by 브래드(Brad) 2020. 11. 16.

OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝

안녕하세요

다시 한주가 시작되는 월요일이 되었습니다.

밤중에 꿈자리가 영 안 좋아서 눈을 떴는데, 마침 알람이 안 울리고 있었더군요.

안 좋은 꿈 덕분에 지각을 면할 수 있었습니다 ㅎㅎㅎ

 

코딩 공부를 시작하게 된 배경을 다시 언급하자면,

인공지능이 앞으로 세상을 지배할 거라는데, 기계와 소통을 위해 코딩은 점점 필수 능력이 되어가는 것 같습니다.

파이썬으로 공부하면 쉽다는데, 왜 이렇게 어렵게 느껴지는 걸까요???

혼자 너튜브로 공부하려다 보니 두서없이 따라 하기만 하고, 정작 제가 하고 싶은 건 만들지 못하게 되는 것 같습니다.

아마도 제가 더 노력하지 않아서겠지요.

저는 뭔가를 할 수밖에 없는 환경에 놓여야만 움직이는 DNA를 가지고 있는 것 같아요

그래서 투자를 하고 본전심리가 장치가 되어 어쩔 수 없이 실행하게 만드는 유료수강제도를 이용하게 되는 것 같습니다.

 

요새 같은 코로나 시대에는 학원에 가기도 그렇고, 사람마다 이해도나 기본 실력이 다르니 수준이나 진도를 제가 정할 수 있는 온라인 교육이 좋은 것 같습니다.

FastCampus의 교육들은 커리큘럼들도 잘 짜여 있고, 한번 결제하면 평생 소장이 가능하다고 해서 종종 이용하고 있는데요.

이번에는 미션 수행하면 수강료 환급해주는 과정이 생겨서 도전해보기로 했습니다.

 

이번에 도전한 과정은 "OpenCV 를 활용한 컴퓨터 비전과 딥러닝"인데요.

마침 제가 요새 회사에서 추진하고 있는 프로젝트가 "지능형 CCTV 구축"과 관련된 것이어서,

관련 기술도 배울 겸 신청하게 되었어요

 

수강신청 후 환급 미션이 시작되기 전까지는 약간 시간이 있어서 Chapter 1 은 쉬엄쉬엄 들어봤는데요.

FastCampus 강의들의 장점은 영상 1개당 강의시간이 길어도 25분을 넘기지 않고 대체로 10분 안팎이어서

수강에 큰 부담이 없다는 것입니다.

문제는 본인이 꾸준히 하느냐에 대한 것인데 평생 소장이니 의지가 다시 타오를 때 또 보면 되죠 뭐...ㅋ

 

오늘은 9장 특징점 검출과 매칭으로 들어간 날입니다.

첫 수업으로 코너검출에 대해 배워봤는데요, 에지 검출과는 다르게 영상 안에서 여러 알고리즘을 통해 변화가 있는 부분을 찾아내는 것이었습니다.

코너 검출 방법에는 해리스, 추적하기 좋은 특징(Good Features To Track: GFTT), FAST(Features from Accelerated Segment Test)의 세 가지가 있었으며, 그중 FAST 가 가장 좋은 성능(검출 코너수 및 응답 시간)을 가지고 있었습니다.

 

코너검출

FAST 코너 검출 함수는 두단계로 나뉘어서 사용해야 하는데

1. cv2.FastFeatureDetector_create(, threshold=None, nonmaxSuppression=None, type=None) -> retval
2. cv2.FastFeatureDetector.detect(image) -> keypoints

threshold는 중심 픽셀 값과의 차이 임계값이고 기본값은 10입니다. 예제에서는 60을 주었네요

FAST의 단점은 노이즈에 약하다는 것인데, 그럼에도 불구하고 높은 성능으로 인해 가우시안 블러 등의 노이즈 제거를 통해 사용하면 좋다고 합니다.

 

위에서 배운 코너검출 기법은 크기 변화나 회전등에 대해서는 동일 코너를 검출하기 어렵다는 단점이 있어서 

아래와 같이 KAZE, AKAZE, ORB 등의 클래스를 사용하여 단점을 해결하였습니다.

 

특징점검출

여러 특징점 검출 알고리즘 객체를 생성한 다음

특징점 검출 함수를 사용하는데

cv2.Feature2D.detect(image, mask=Nonn) -> keypoints

이며, 검출된 특징점 그리기 함수는

cv2.drawKetpoints(image, keypoints, outImage, color=None, flags=None) -> outImage

입니다.

이 부분은 교재를 다시 한번 보면서 참조를 해야 할 것 같아요.

 

그럼 이번 한주도 힘차게 보내세요~~~ 

 

 

 

강의 링크: https://bit.ly/2DBM8d4

 

OpenCV를 활용한 컴퓨터비전과 딥러닝 올인원 패키지 Online. | 패스트캠퍼스

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www.fastcampus.co.kr

 

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