Computer Vision introduction
Computer Vision이란?
1. 컴퓨터 비전의 정의
Vision?
시각적인 정보들의 집합 (사진, 비디오)
즉, 시각으로 보이는 것을 숫자로 데이터화 하여 저장한 모든 것들을 포함하는 개념
일반적으로, (너비, 높이, 3)의 tensor로 이루어진 데이터로 그림을 표현할 수 있다.
ex. (233, 255, 233) $\rightarrow$ RGB
1.1 Computer Vision이란?
AI의 한 종류로, vision 데이터들에서 의미있는 정보를 추출하고, 이를 이해한 것을 바탕으로 여러가지 작업을 수행하는 것
CV vs. Computer Graphics
- Computer Graphics : 컴퓨터 모델을 활용해서 이미지를 렌더링하는 과정
CV는 input을 이미지로 받고, 이를 통해 얻은 정보를 통해 task를 수행하는 과정
그러나 최근 기술의 발전에 따라, 둘 사이의 overlap이 발생하고 있기에 크게 분리하여 생각하지 않아도 무방하다.
1.2 Types of Computer Vision
Low-level로 갈수록 pixel 단위로 이미지를 처리한다.
ex. 이미지 특징 추출
high-level로 갈수록 이미지 전반을 하나의 entity로 묶어서 처리하게 된다. ex. 분류, 개체 인식 등
2. 컴퓨터 비전 훑어보기
2.1 Low-Level
image processing
- Resize
이미지의 크기를 조절하는 작업 - Color Jitter
이미지의 색을 바꾸는 작업
특정 pixel마다 독립적으로 연산한다. - Feature Extraction
edge를 찾는 과정
edge : 급격한 색의 변화가 있는 pixel을 의미함 - Feature Extraction
ex. watershed
이미지를 특징을 가지는 이미지로 분할하는 작업
2.2 Mid-Level
images to images
- Panorama Stitching
파노라마 풍 사진 2개를 이어 붙이는 작업
low-level 보다 훨씬 많은 pixel을 참조해야 하므로 mid-level이다.
images to world
- Multi-view Stereo
여러 각도에서 찍은 이미지를 바탕으로 3D 모델링으로 변환해주는 작업 - Depth Estimation
2차원 이미지에서, 3차원의 깊이를 판단하는 작업
2.3 High_Level
Semantics
- image Classification
이미지 전체의 데이터를 활용해서, 해당 이미지를 feature에 따라 분류 - Object Detection
이미지에서 객체를 검출, 객체가 어떤 객체인지 판단하는 작업 - Segmentation
이미지에 있는 객체를 pixel 단위로 세분화하는 작업