Tech Knowledge Note

안녕하세요! ✨앞서 Day 14에서는 OpenCV를 활용한 차선 검출 실습을 진행했습니다.오늘은 자율주행과 컴퓨터 비전에서 가장 중요한 기술 중 하나인 객체 검출(Object Detection) 의 기초를 배워보겠습니다.🔍 객체 검출이란?객체 검출은 이미지나 영상 속에서 사람, 차량, 신호등, 표지판 등 특정 객체를 찾아내는 기술입니다.자율주행차에서는 보행자 안전, 차량 인식, 교통 표지판 판별 등에 핵심적으로 사용됩니다.👉 오늘은 대표적인 전통 알고리즘 두 가지를 다뤄봅니다.Haar Cascade ClassifierHOG + SVM (Histogram of Oriented Gradients + Support Vector Machine)📡 1. Haar Cascade ClassifierOpenCV에..

안녕하세요! ✨앞서 Day 13에서는 영상 처리 기초 (Canny Edge, Hough Transform) 를 통해 윤곽선 검출과 직선 검출 원리를 배웠습니다.오늘은 이를 실제 도로 영상에 적용하여 차선(Lane) 검출 실습을 해보겠습니다.🔍 차선 검출의 개념자율주행차에서 차선 검출은 주행 경로 인식과 안전 운행에 필수적인 요소입니다.일반적으로 다음 과정을 거칩니다.ROI 설정 (Region of Interest): 도로 영역만 추출Canny Edge Detection: 윤곽선 검출Hough Transform: 차선 직선 검출직선 분류: 왼쪽 차선 vs 오른쪽 차선 구분시각화: 원본 이미지에 차선을 표시⚙️ OpenCV 차선 검출 코드python import cv2 import numpy as np ..

안녕하세요! ✨앞서 Day 12에서는 카메라 캘리브레이션(OpenCV 실습) 을 통해 왜곡 보정 과정을 알아봤습니다.오늘은 컴퓨터 비전과 자율주행 영상 처리의 기본이 되는 Canny Edge Detection 과 Hough Transform 알고리즘을 다뤄보겠습니다.🔍 1. Canny Edge Detection (윤곽선 검출)Canny Edge는 이미지 속 윤곽선(Edge) 을 찾아내는 대표적인 알고리즘입니다.윤곽선은 밝기가 급격히 변하는 경계선으로, 객체 인식, 차선 검출, 특징점 추출에 필수적입니다.Canny 알고리즘 단계가우시안 블러(Gaussian Blur) → 노이즈 제거그라디언트 계산 → 픽셀 강도 변화 검출비최대 억제(Non-Max Suppression) → 가장 강한 엣지만 남김이중 임계..

안녕하세요! ✨앞서 Day 11에서는 카메라 모델(Pinhole Camera Model) 을 통해 카메라 투영의 기본 원리를 배웠습니다.오늘은 실제 카메라가 가진 왜곡(distortion)을 보정하는 방법, 즉 카메라 캘리브레이션(Camera Calibration) 을 Python OpenCV로 실습해보겠습니다.🔍 왜 카메라 캘리브레이션이 필요한가?실제 카메라는 완벽한 핀홀 모델과 달리 여러 가지 왜곡이 존재합니다.방사형 왜곡(Radial Distortion): 화면이 둥글게 휘는 현상 (배럴, 핀쿠션 왜곡)접선 왜곡(Tangential Distortion): 렌즈와 센서 정렬 불량으로 이미지가 기울어짐👉 이 왜곡을 보정해야 정확한 차선 인식, 객체 탐지, SLAM 등이 가능해집니다.⚙️ OpenCV..