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14장 지역 특징점 검출과 매칭 435p. 1. 16개의 픽셀 값들을 활용하는 코너 검출 방법 FAST 코너 검출 방법 코너 검출 기준: 영상의 모든 픽셀에서 픽셀을 둘러싸고 있는 16개의 주변 픽셀과 밝기를 비교하여 코너 여부를 판별. 점 p가 코너인지 판별하기 위해 p점 주변 1~16번 픽셀과의 밝기를 비교 만약 점 p보다 충분히 밝거나 어두운 픽셀이 9개 이상 연속으로 존재한다면 코너로 정의. 다른 코너 검출 기법과 비교했을때 특징 : 장점 :단순한 픽셀 값 비교 방법을 통해 코너를 검출하기 때문에 연산속도가 빠르다. 단점 : 특정 코너 점 주변 픽셀들도 함께 코너로 검출하는 경우가 잦음 => 비최대 억제 작업 추가 수행 비최대 억제 : 코너 점수 = (점 p - 주변 16개 점 각 픽셀값) 인접한..

영상의 논리 연산 영상의 논리 연산은 각 픽셀 값에 대하여 비트 단위로 이루어진다. 그레이 스케일 영상의 경우, 한 픽셀(1byte=8bit)을 구성하는 여덟개의 비트에 각각 논리연산이 이루어진다. 예를 들어 두 개의 입력 영상에서 특정 좌표에 있는 픽셀의 그레이스케일 값이(0~255) 각각 110과 200인 경우, 아래와 같이 연산된다. 110 = 01101110(2) 200 = 11001000(2) 110 AND 200 01001000(2)=72 110 OR 200 11101110(2)=238 110 XOR 200 10100110(2)=166 NOT 110 10010001(2)=145 OpenCV에서는 AND,OR,XOR,NOT 의 논리연산 함수를 제공한다. cv2.bitwise_and(src1,sr..