코딩공작소

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처음 차선인식을 하려고 했을 때, OpenCV를 통해서 접근했다. 이미지 처리는 처음 배우는 것이었기 때문에, 생소했다. opencv를 설치하고 여러 기본함수들을 실행해보고 , 차선인식에 필요한 가우시안필터, ROI, 그레이 스케줄, 허프변환 알고리즘등을 사용해 실행해보았다. 진행 중에, 딥러닝을 이용한 차선인식을 하기로 했고, LaneNet 네트워크를 이용해 차선인식을 하기로 했다. 본래 전방화면을 기준으로 인식하는 네트워크였다. 오픈소스이지만 이해하고 사용하기까지는 일주일정도 시간이 걸렸다. 딥러닝을 처음 다루는 경험이었기때문에, 어디서 훈련하고 실행하는지 어려움을 겪었다. 글을 계속 보고 코드들을 살펴보면서 어떤방식으로 코드가 진행되고 실행하는지 조금씩 이해하였다. 그리고 학습데이터를 어떻게 만들어..

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* 영상처리의 주된 목적 인간들의 해석을 위한 그림적인 정보의 개선 --> 노이즈제거, Night vision 자동 기계 인식에 대한 저장, 전송 및 위한 장면 데이터 처리 이미지는 2D의 이미지로 저장되어있으며 공간에 따른 x,y 와 intensity or gray level의 값을 갖는다.