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Image processing, computer vision 분야에서 이미지/동영상의 특정 objects를 검출하거나 움직임을 추적하는 방식으로써 SIFT, SURF 등의 알고리즘이 주로 사용됩니다. 이는 대상 objects의 특징검출(feature detection) - 예를들어 objects의 엣지, 코너등의 특징이 되는 점, 선, 면적등 - 과 image processing 테크닉이 결합되어 image matching을 수행 합니다. 본 글에서는 도로를 달리는 빨간색의 자동차를 검출 (detection/segmentation)하는 쉽고 간단한 알고리즘을 묘사하겠고, SIFT, SURF 등의 알고리즘을 이용하지 않습니다. 그리고 본 방식은 사용자의 개입을 일부 필요로 하며, 대상 objects의 검출..

이번에는 동전들이 포개어지거나 겹쳐있지 않고 서로 떨어진 입력 이미지를 다루어 보겠습니다. 입력 이미지는 밑의 [그림 1] 이미지 모음중 A에 표시되었고 배경이 밝기 때문에 이를 Otsu thresholding 로써 BW이미지로 변환후 픽셀들을 inverse 하였습니다 (B에 표시). 각각의 동전들은 BW이미지에서 쉽게 구분이 되기 떄문에, 이에대한 connected components를 찾는것 또한 쉽습니다. bwconncomp( ) 함수의 입력 파라메터 conn=8로써 적용한 objects 검출 결과는 C에 보여지고 있습니다. ( bwconncomp( )와 labelmatrix( )에 대한 설명은 앞선글 [MATLAB 영상처리 기초9] BW 이미지의 Objects 다루기 1 를 참조해 주십시오 ) B..