오늘의 사건사고 ::

靑春

주절주절 2010/05/16 01:50

내 아까운 靑春을 다 바쳐 얻은
종이쪼가리 한 장,

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TAG RyuiSaka, 靑春, 공학사, 광운대학교, 종이쪼가리, 학위, 학위증

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졸업

주절주절 2010/02/24 01:30

입학한지 7년만에......졸업.................을 하긴 했으나........
졸업식에는 가지 못한 슬픈 상황...................
졸업사진이 한장도 없다는게 좀 아쉽다.......
어쨌거나 이제 나도 '고졸'이 아닌 '대졸' 학력자.

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TAG RyuiSaka, 광운대학교, 졸업, 컴퓨터소프트웨어학과

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참 기나긴 시간동안 마음고생이 심했다.
결국 오늘 최종합격 통보를 받고, 신체검사 받을 준비를 하고 있다.
어머니는 합격 소식을 듣고 매우 좋아하셨다.
드디어 취업전쟁에서 해방...된건가...
이제 광운대생에서 성균관대생으로...
하지만 아직 신체검사가 남았다...;;
대학원 진학 조건은...
등록금 전액 삼성전자 지원 + 월 100만원 연구비 지원 + 졸업 후 삼성전자 DMC부문 입사...

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ACM ICPC 2008년 인터넷예선 문제B - 6174

ACM 2009/07/17 04:47

문제 : http://acm.kaist.ac.kr/2008/problems/B_6174.pdf

입력값

출력값

0
3
7

소스코드(파일)
ACM_IC_2009_B_6174.cpp

소스코드

#include <stdio.h>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main(void)
{
	int numberOfTestcase;
	int i, j;
	int exponentCount, kaprekarCount;
	int low, high;
	int inputNumber;
	int arrayOfInputNumber[4];

scanf("%d", &numberOfTestcase);
	
	for(i = 0; i < numberOfTestcase; i++)
	{
		scanf("%d", &inputNumber);
		kaprekarCount = 0;
		while(inputNumber != 6174)
		{
			for(j = 0; j < 4; j++)
			{
				arrayOfInputNumber[j] = inputNumber / pow(10, 3-j);
				inputNumber = inputNumber % (int)pow(10, 3-j);
			}
			vector<int> inputNumberLow(&arrayOfInputNumber[0], &arrayOfInputNumber[4]);
			sort(inputNumberLow.begin(), inputNumberLow.end());
			vector<int> inputNumberHigh(inputNumberLow.size());
			copy(inputNumberLow.begin(), inputNumberLow.end(), inputNumberHigh.begin());
			reverse(inputNumberHigh.begin(), inputNumberHigh.end());
			vector<int>::iterator it;
			
			low = 0;
			high = 0;
			exponentCount = 0;
			for(it = inputNumberLow.begin(); it != inputNumberLow.end(); it++)
			{
				low += *it * pow(10, 3-exponentCount);
				exponentCount++;
			}
			exponentCount = 0;
			for(it = inputNumberHigh.begin(); it != inputNumberHigh.end(); it++)
			{
				high += *it * pow(10, 3-exponentCount);
				exponentCount++;
			}
			inputNumber = high - low;
			kaprekarCount++;
		}
		printf("%d\n", kaprekarCount);
	}

return 0;
}

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TAG 2008년, ACM, Decryption, ICPC, RyuiSaka, 광운대, 광운대학교, 문제A, 소스코드, 인터넷 예선

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ACM ICPC 2008년 인터넷예선 문제A - Decryption

ACM 2009/07/17 04:34

문제 : http://acm.kaist.ac.kr/2008/problems/A_Decryption.pdf

입력값

3
asvdge ef ofmdofn
xvssc kxvbv
hull full suua pmlu

출력값

f
v
?

소스코드(파일)
ACM_IC_2009_A_Decryption.cpp

소스코드

#include <stdio.h>

#define NUMBER_OF_ALPHABET 26
#define MAX_STRING_LENGTH 255

int main(void)
{
	int i, j, k;
	int cursor;
	int maxCount, maxCountIndex;
	int numberOfTestcase;
	int countAlphabet[NUMBER_OF_ALPHABET];
	char inputString[MAX_STRING_LENGTH];
	bool flag = false;

scanf("%d\n", &numberOfTestcase);

for(i = 0; i < numberOfTestcase; i++)
	{
		for(j = 0; j < NUMBER_OF_ALPHABET; j++)
		{
			countAlphabet[j] = 0;
		}
		scanf("%[ a-z]", &inputString);

cursor = 0;
		while(inputString[cursor] != '\0')
		{
			if(inputString[cursor] != ' ')
			{
				countAlphabet[inputString[cursor]-'a']++;
			}
			cursor++;
		}
		maxCount = 0;
		maxCountIndex = 0;
		for(k = 0; k < NUMBER_OF_ALPHABET; k++)
		{
			if(countAlphabet[k] > maxCount)
			{
				maxCount = countAlphabet[k];
				maxCountIndex = k;
				flag = false;
			}
			else if(countAlphabet[k] == maxCount)
			{
				flag = true;
			}
		}
		if(flag)
		{
			printf("?\n");
		}
		else
		{
			printf("%c\n", maxCountIndex+'a');
		}
		fflush(stdin);
	}

return 0;
}

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Computer Vision Term Project - Number Recognizer(숫자 인식기)

Image Processing 2009/06/27 04:47

컴퓨터비전 마지막 프로젝트로 만들었던 숫자인식기.
단순히 웹캠으로 숫자를 비춰주면 어떤 숫자인지 판별해서 출력해주는 프로그램이다.
전체 프로그램은 Python을 이용해 구현했고, ctypes-opencv를 이용해 영상 처리 부분을 구현했으며, GUI는 PyQT를 이용해서 구현했다.
시간이 좀 부족해서 단순히 기본 템플릿 이미지(0~9)와 입력받은 영상의 일치하는 정도를 본 다음 가장 일치하는 정도가 높은 숫자를 출력해주는 방식으로 구현했는데, 비교 할 때 지표를 좀 더 추가한다면 적중률이나 폰트에 따른 편차 등이 줄어들지 않을까 싶다.
Python만 이용해서 구현했더니 속도가 너무 떨어져서(초당 1프레임도 안 나오는 듯) 픽셀 연산 부분은 따로 C++을 이용해서 구현 한 다음, DLL로 만들어서 Python에서 해당 함수들을 호출하는 방식으로 구현했다.

- 소스코드

NumberRecognizer_Source.zip

- 발표자료

Number_Recognizer.pptx

Number_Recognizer.ppt

- 실행 가능한 버전(압축을 푼 뒤 NumberRecognizer.exe 파일을 실행)

NumberRecognizer_Executable.zip

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TAG Computer Vision, ctypes-opencv, Digit Recognizer, DLL, Number Recognizer, OpenCV, PyQt, Python, Qt, RyuiSaka, WebCam, 광운대, 광운대학교, 숫자인식, 영상, 영상인식, 웹캠, 컴퓨터비전, 파이썬

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[컴퓨터비전_과제3] Morphology를 적용한 얼굴 Morphing

과제 2009/04/27 22:21

- Description
1. 얼굴이 포함된 2장의 컬러 이미지 파일을 열어서 얼굴 부분만 첫 번째, 두 번째 윈도우 창에 각각 보인다.
2. 얼굴 영역에 모폴로지를 적용하여 노이즈를 제거한 후 세 번째, 네 번째 윈도우 창에 각각 보인다.
3. 세 번째 얼굴에서 네 번째 얼굴로 서서히 변하는 이미지를 다섯 번째 윈도우 창에 보인다.

- Screen Shot

Source Image 1

Source Image2

Source Image에서 얼굴부분 윤곽만 따낸 Image

위에서 따낸 얼굴 Image에 Morphology를 적용해서 노이즈를 제거한 Image

실제로 Weighted Sum을 수행 한 뒤 생성된 Morphing Image

- Source Code

/*
 *  Assignment_3.cpp
 *  OpenCV_Application
 *
 *  Created by Lee Seongwoo(2003721181) on 09. 04. 09.
 *  Dept. of Computer Science and Engineering
 *  Kwangwoon University(Seoul, Korea)
 *
 */

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>

#pragma comment(lib, "cv.lib")   
#pragma comment(lib, "highgui.lib")   
#pragma comment(lib, "cxcore.lib")

int main(void)
{
	// 프로그램에서 사용되는 이미지들 생성
	IplImage* sourceImage1 = cvLoadImage("./sourceImage1.jpg");
	IplImage* sourceImage2 = cvLoadImage("./sourceImage2.jpg");
	IplImage* sourceImage1HSV = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* sourceImage1Hue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImage1Saturation = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImage1Value = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImage2HSV = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* sourceImage2Hue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImage2Saturation = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImage2Value = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage1Hue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage1Saturation = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage1Value = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage2Hue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage2Saturation = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage2Value = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* tempImage1 = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* tempImage2 = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage1 = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage2 = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage1WithMorphology = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage2WithMorphology = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImage1Face = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* sourceImage2Face = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* sourceImage1FaceWithMorphology = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* sourceImage2FaceWithMorphology = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage2), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* morphedImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage1), IPL_DEPTH_8U, 3);

// 프로그램에서 사용되는 윈도우들의 이름 생성
	char* sourceImage1FaceWindow = "Face of Source Image 1 Window";
	char* sourceImage2FaceWindow = "Face of Source Image 2 Window";
	char* sourceImage1FaceMorphologyWindow = "Face of Source Image 1 with Morphology Window";
	char* sourceImage2FaceMorphologyWindow = "Face of Source Image 2 with Morphology Window";
	char* morphedImageWindow = "Morphed Image Window";

int count;

// 프로그램에서 사용되는 윈도우들을 생성하고 위치를 이동
	cvNamedWindow(sourceImage1FaceWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvNamedWindow(sourceImage2FaceWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvNamedWindow(sourceImage1FaceMorphologyWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvNamedWindow(sourceImage2FaceMorphologyWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvNamedWindow(morphedImageWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvMoveWindow(sourceImage1FaceWindow, 0, 0);
	cvMoveWindow(sourceImage2FaceWindow, 330, 0);
	cvMoveWindow(sourceImage1FaceMorphologyWindow, 0, 435);
	cvMoveWindow(sourceImage2FaceMorphologyWindow, 330, 435);
	cvMoveWindow(morphedImageWindow, 660, 200);

// 소스 이미지들을 RGB 컬러 공간에서 HSV 컬러 공간으로 변환
	cvCvtColor(sourceImage1, sourceImage1HSV, CV_BGR2HSV);
	cvCvtColor(sourceImage2, sourceImage2HSV, CV_BGR2HSV);

// 소스 이미지들을 H, S, V 각각 1채널 이미지로 분리
	cvCvtPixToPlane(sourceImage1HSV, sourceImage1Hue, sourceImage1Saturation, sourceImage1Value, NULL);
	cvCvtPixToPlane(sourceImage2HSV, sourceImage2Hue, sourceImage2Saturation, sourceImage2Value, NULL);

// 분리된 1채널 이미지에 각각 최대, 최소값을 지정
	cvInRangeS(sourceImage1Hue, cvScalar(0), cvScalar(23), maskImage1Hue);
	cvInRangeS(sourceImage1Saturation, cvScalar(47), cvScalar(242), maskImage1Saturation);
	cvInRangeS(sourceImage1Value, cvScalar(37), cvScalar(236), maskImage1Value);
	cvInRangeS(sourceImage2Hue, cvScalar(0), cvScalar(20), maskImage2Hue);
	cvInRangeS(sourceImage2Saturation, cvScalar(74), cvScalar(178), maskImage2Saturation);
	cvInRangeS(sourceImage2Value, cvScalar(99), cvScalar(239), maskImage2Value);

// 최대, 최소값이 지정된 이미지들을 AND연산을 이용해 하나의 이미지로 만듦(마스크로 사용하기 위해)
	cvAnd(maskImage1Hue, maskImage1Saturation, tempImage1, NULL);
	cvAnd(tempImage1, maskImage1Value, maskImage1, NULL);
	cvAnd(maskImage2Hue, maskImage2Saturation, tempImage2, NULL);
	cvAnd(tempImage2, maskImage2Value, maskImage2, NULL);

// cvCopy 함수를 이용해서 각 소스 이미지의 마스크를 지정한 뒤 복사
	cvCopy(sourceImage1, sourceImage1Face, maskImage1);
	cvCopy(sourceImage2, sourceImage2Face, maskImage2);

// 위에서 생성한 마스크 이미지에 모폴로지를 적용(CLOSE)
	cvMorphologyEx(maskImage1, maskImage1WithMorphology, NULL, NULL, CV_MOP_CLOSE, 7);
	cvMorphologyEx(maskImage2, maskImage2WithMorphology, NULL, NULL, CV_MOP_CLOSE, 7);

// cvCopy 함수를 이용해서 모폴로지를 적용한 마스크를 각 소스 이미지의 마스크로 지정한 뒤 복사
	cvCopy(sourceImage1, sourceImage1FaceWithMorphology, maskImage1WithMorphology);
	cvCopy(sourceImage2, sourceImage2FaceWithMorphology, maskImage2WithMorphology);

// 얼굴만 따낸 이미지와 모폴로지가 적용된 얼굴 이미지를 윈도우에 표시
	cvShowImage(sourceImage1FaceWindow, sourceImage1Face);
	cvShowImage(sourceImage2FaceWindow, sourceImage2Face);
	cvShowImage(sourceImage1FaceMorphologyWindow, sourceImage1FaceWithMorphology);
	cvShowImage(sourceImage2FaceMorphologyWindow, sourceImage2FaceWithMorphology);

// cvWeighted 함수를 이용해서 두개의 이미지가 서서히 변하는 모습을 보여줌
	// 실제 보여주는 부분은 cvWaitKey의 시간차를 이용해 100ms 간격으로 다른 weight가 적용된 이미지를 계속해서 갱신함
	for(count = 0; count <= 25; count++)
	{
		cvAddWeighted(sourceImage1FaceWithMorphology, 1-(count*0.04), sourceImage2FaceWithMorphology, count*0.04, NULL, morphedImage);
		cvShowImage(morphedImageWindow, morphedImage);
		cvWaitKey(100);
	}

// 윈도우가 바로 사라지는 것을 방지하기 위함
	cvWaitKey(0);

// 프로그램에서 사용된 이미지들을 메모리에서 해제
	cvReleaseImage(&sourceImage1);
	cvReleaseImage(&sourceImage2);
	cvReleaseImage(&sourceImage1HSV);
	cvReleaseImage(&sourceImage1Hue);
	cvReleaseImage(&sourceImage1Saturation);
	cvReleaseImage(&sourceImage1Value);
	cvReleaseImage(&sourceImage2HSV);
	cvReleaseImage(&sourceImage2Hue);
	cvReleaseImage(&sourceImage2Saturation);
	cvReleaseImage(&sourceImage2Value);
	cvReleaseImage(&maskImage1Hue);
	cvReleaseImage(&maskImage1Saturation);
	cvReleaseImage(&maskImage1Value);
	cvReleaseImage(&maskImage2Hue);
	cvReleaseImage(&maskImage2Saturation);
	cvReleaseImage(&maskImage2Value);
	cvReleaseImage(&tempImage1);
	cvReleaseImage(&tempImage2);
	cvReleaseImage(&maskImage1);
	cvReleaseImage(&maskImage2);
	cvReleaseImage(&maskImage1WithMorphology);
	cvReleaseImage(&maskImage2WithMorphology);
	cvReleaseImage(&sourceImage1Face);
	cvReleaseImage(&sourceImage2Face);
	cvReleaseImage(&sourceImage1FaceWithMorphology);
	cvReleaseImage(&sourceImage2FaceWithMorphology);
	cvReleaseImage(&morphedImage);

// 프로그램에서 사용된 모든 윈도우를 메모리에서 해제
	cvDestroyAllWindows();
	
	return 0;
}
<SPAN id=tx_marker_caret></SPAN>

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[컴퓨터비전_과제2] 컬러공간과 이미지연산, 그리고 Threshold

과제 2009/04/20 01:33

- Description

1. 얼굴이 포함된 컬러 이미지 파일을 열어서 첫 번째 윈도우 창에 보인다.
2. 컬러 이미지에서 얼굴 부분은 컬러로, 나머지 부분은 그레이로 하여 두 번째 창에 보인다.

- Screen Shot

원본 소스 이미지

컬러공간 변환(RGB to HSV)과 이미지연산, Threshold를 적용해서 얼굴부분 색만 추출한 이미지

- Source Code

/*
 *  Assignment2.cpp
 *  OpenCV_Application
 *
 *  Created by Lee Seongwoo(2003721181) on 09. 03. 28.
 *  Dept. of Computer Science and Engineering
 *  Kwangwoon University(Seoul, Korea)
 *
 */

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>

#pragma comment(lib, "cv.lib")   
#pragma comment(lib, "highgui.lib")   
#pragma comment(lib, "cxcore.lib")

int main(void)
{
	IplImage* sourceImage = cvLoadImage("./sourceImage.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
	IplImage* sourceImageHSV = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* sourceImageHue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImageSaturation = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImageValue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* sourceImageGray = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImageHue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImageSaturation = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImageValue = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* maskImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage* destinationImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
	IplImage* tempImage = cvCreateImage(cvGetSize(sourceImage), IPL_DEPTH_8U, 1);

char* sourceImageWindow = "Source Image Window";
	char* destinationImageWindow = "Converted Image Window";

cvCvtColor(sourceImage, sourceImageHSV, CV_BGR2HSV);
	cvCvtColor(sourceImage, sourceImageGray, CV_BGR2GRAY);

cvNamedWindow(sourceImageWindow);
	cvNamedWindow(destinationImageWindow);

cvCvtPixToPlane(sourceImageHSV, sourceImageHue, sourceImageSaturation, sourceImageValue, NULL);

cvInRangeS(sourceImageHue, cvScalar(0), cvScalar(18), maskImageHue);
	cvInRangeS(sourceImageSaturation, cvScalar(85), cvScalar(255), maskImageSaturation);
	cvInRangeS(sourceImageValue, cvScalar(60), cvScalar(256), maskImageValue);

cvAnd(maskImageHue, maskImageSaturation, tempImage, NULL);
	cvAnd(tempImage, maskImageValue, maskImage, NULL);
	
	cvCvtColor(sourceImageGray, destinationImage, CV_GRAY2BGR);

cvCopy(sourceImage, destinationImage, maskImage);

cvShowImage(sourceImageWindow, sourceImage);
	cvShowImage(destinationImageWindow, destinationImage);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&sourceImage);
	cvReleaseImage(&sourceImageHSV);
	cvReleaseImage(&sourceImageHue);
	cvReleaseImage(&sourceImageSaturation);
	cvReleaseImage(&sourceImageValue);
	cvReleaseImage(&sourceImageGray);
	cvReleaseImage(&maskImageHue);
	cvReleaseImage(&maskImageSaturation);
	cvReleaseImage(&maskImageValue);
	cvReleaseImage(&maskImage);
	cvReleaseImage(&destinationImage);
	cvReleaseImage(&tempImage);

cvDestroyAllWindows();

return 0;
}

- Visual Studio 6.0 Project File

2003721181_Assignment_02.zip

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TAG assignment, Computer Vision, cvAnd, cvCopy, cvCvtColor, cvCvtPixToPlane, cvInRangeS, HSV, OpenCV, RGB, RyuiSaka, 과제, 광운대학교, 오픈씨브이, 컴퓨터비전, 평균값

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[컴퓨터비전_과제1] 픽셀별 접근과 이미지 크롭

과제 2009/04/18 13:51

- Description

1. 이미지 파일을 열어서 첫 번째 윈도우 창에 보인다.
2. 첫 번째 윈도우에서 마우스 클릭을 두 번하면 두 개의 마우스 커서 좌표를 각각 사각형의 왼쪽 위 좌표, 오른쪽 아래 좌표로 하여 사각형 영역을 설정하고, 이 영역의 이미지만 r, g, b 평균을 하여 두 번째 윈도우 창에 보인다.
3. 이 때, 두 번째 창에는 선택된 영역의 크기만큼만 보여야 한다.

- Screen Shot

- Source Code

#include <math.h>
#include <stdio.h>  
#include <stdlib.h>  
#include <string.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>

#pragma comment (lib, "cv.lib")
#pragma comment (lib, "cxcore.lib")
#pragma comment (lib, "highgui.lib")

void cropImage(int event, int x, int y, int flags, void* srcImage);

bool flag = FALSE;
CvPoint startPoint;

int main(int argc, char **argv)  
{     
    IplImage* sourceImage = cvLoadImage("./test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);  
    char* sourceImageWindow = "Source Image Window";
	
    cvNamedWindow(sourceImageWindow, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage(sourceImageWindow, sourceImage);   
    cvSetMouseCallback(sourceImageWindow, cropImage, sourceImage);
    cvWaitKey(0);  
	
    cvReleaseImage(&sourceImage);  
    cvDestroyAllWindows();
	
    return 0 ;  
}

void cropImage(int event, int x, int y, int flags, void* srcImage)  
{
	IplImage* sourceImage = (IplImage*)srcImage;
	char* croppedImageWindow = "Cropped Image Window";
	int temp, diffX, diffY;
	
    if(event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)  
    {
		if(flag == FALSE)
		{
			startPoint.x = x;  
			startPoint.y = y;  
			flag = TRUE;
		}
		else
		{	
			if(startPoint.x > x)
			{  
				temp = startPoint.x;  
				startPoint.x = x;  
				x = temp;  
			}  
			if(startPoint.y > y)  
			{  
				temp = startPoint.y;  
				startPoint.y = y;  
				y = temp;  
			}
			diffX = abs(x-startPoint.x);
			diffY = abs(y-startPoint.y);

IplImage* croppedImage;
			croppedImage = cvCreateImage(cvSize(diffX, diffY), IPL_DEPTH_8U, 1);
			register unsigned char* sourceImagePointer;
			register unsigned char* destinationImagePointer;
			register int i, j;
			int sum, average;			
			
			for(j = 0; j < croppedImage->height; j++)
			{
				sourceImagePointer = (unsigned char*)sourceImage->imageData+sourceImage->widthStep*(j+startPoint.y);
				destinationImagePointer = (unsigned char*)croppedImage->imageData+croppedImage->widthStep*j;
				
				sourceImagePointer = sourceImagePointer + (startPoint.x*3);
				i = croppedImage->width;
				for( ; i-- > 0; )
				{
					sum = 0;
					sum = *(sourceImagePointer++);
					sum += *(sourceImagePointer++);
					sum += *(sourceImagePointer++);
					average = sum / 3;
					*(destinationImagePointer++) = average;
				}  
			}
			cvNamedWindow(croppedImageWindow);
			cvShowImage(croppedImageWindow, croppedImage);
			cvReleaseImage(&croppedImage);

flag = FALSE;  
		}
    }  
}

- Visual Studio 6.0 Project File

2003721181_LeeSeongwoo_Assignment_01.zip

- 비교 : http://ryuisaka.com/334 (cvGetReal2D와 cvSetReal2D 함수를 사용한 버전)

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Posted by RyuiSaka