이미지 코덱을 설정하는 방법은 다양합니다. OPEN CV라는 이미지 변환과 인코딩을 해주는 코덱이 널리사용되고 있습니다. 영상은 이미지가 초당 30프레임정도 재생이 되는 방식으로 구성되어있습니다. 자연스러운 호수와 가을 하늘 사진을 찍은 후에 색상 편집을 할때에는 고급 코덱과 영상 transform 코덱을 사용해야 합니다. 카메라 렌즈가 고해상도여서 원본 이미지는 정말한데 편집하는 코덱의 분해능이 낮은 경우에는 생생한 영상정보를 렌더링 할 수 없습니다.
OPEN CV 튜닝과 화소조절 방법
가장 널리 사용되는 영상 코덱이 OPEN CV입니다. 정확하게는 이미지를 변환하여 필요한 오브젝트의 outline을 추출하거나 특징적인 부위의 feature들을 추출할때 사용하면 효율적인 툴입니다. 최근에는 비전 머신러닝 기법들이 널리 사용되어서 최적 parameter들을 무한 반복 연산과 새로운 데이터 입력을 통하여 자연색에 가까운 디지털 이미지로 편집을 시도되고 있습니다.
YOLO4 비전 머신러닝 알고리즘
CNN계열의 비전 머신러닝 알고리즘들이 2017년까지 널리 활용되었습니다. 최근에는 모바일 DEVICE와 같은 CPU연산량이 낮고 메모리 용량이 작은 장치들을 위한 비전 머신러닝 알고리즘들이 활발하게 연구되고 있습니다. 가장 빠르고 정확도가 CNN에 근접한 성능을 보여주는 비전 머신러닝 알고리즘은 YOLO4입니다. 여러 연구 그룹들에 많이 시뮬레이션 하면서 성능을 개선해 나가고 있습니다.
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