개강한 공대생 개강한 공대생

이항 분포는 성공과 실패, 두 가지 결과만 나올 수 있는 실험에서 성공이 나올 확률을 나타내는 분포다.그래서 2항이다.즉, 어떤 실험을 여러 번 반복할 때, 그 실험에서 몇 번이나 성공할지를 확률적으로 예측하는 거다. 이항 분포는 아래와 같은 상황에서 사용된다. 실험이 n번 반복된다. 예를 들어, 동전을 10번 던지거나, 시험을 여러 번 치르는 상황처럼각 실험에서 두 가지 결과만 있다. 성공 또는 실패. 예를 들어, 동전 던지기에서 앞면이 나오면 성공, 뒷면이 나오면 실패로 본다거나매번 성공할 확률이 동일하다. 예를 들어, 동전을 던질 때마다 앞면이 나올 확률이 50%로 일정해야 한다.이항 분포를 표현하는 공식은 다음과 같다. n은 실험의 총 횟수 (예: 동전 던지기 10번)x는 성공 횟수 (예: 동전 ..

기대값은 랜덤 변수가 가질 수 있는 값들의 가중 평균이다.즉, 확률적으로 어떤 값이 평균적으로 나올지 계산하는 거다.예를 들어 주사위를 던질 때 각 면의 숫자에 해당하는 기대값을 구할 수 있다.하지만, 주의해야 할 점은 기대값이 꼭 랜덤 변수가 실제로 가질 수 있는 값은 아니다.예를 들어 주사위 던지기의 기대값은 3.5지만, 주사위에 3.5라는 숫자는 없다. 주사위를 한 번 던졌을 때의 기대값을 구해보자. 주사위의 각 면이 나올 확률은 모두 같으니까,x = 1, 2, 3, 4, 5, 6P(X = x) = 1/6기대값 E(X)는 다음과 같이 계산된다.(1 x 1/6) + (2 x 1/6) + (3 x 1/6) + (4 x 1/6)  + (5 x 1/6)  + (6 x 1/6) = 3.5즉, 주사위를 던졌을..

랜덤 변수는 실험의 결과를 숫자로 나타내는 방법이다. 예를 들어, 주사위를 던졌을 때 나오는 숫자 (1, 2, 3, 4, 5, 6) 를 랜덤 변수라고 할 수 있다. 랜덤 변수는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 이산 랜덤 변수(Discrete Random Variable): 특정한 값만을 가질 수 있는 변수다.주사위 던지기나 동전 던지기처럼, 결과가 명확한 숫자로 제한되어 있을 때 사용된다.예를 들어, 하루 동안 팔린 TV의 개수처럼 셀 수 있는 값들이 여기에 속한다. 연속 랜덤 변수(Continuous Random Variable): 범위 내에서 모든 실수 값을 가질 수 있는 변수다.예를 들어, 사람의 키나 몸무게처럼 특정 값이 아닌 연속적인 값들을 다룰 때 쓰인다.   이산 확률 분포는 특정 이산 랜덤..

DTD는 Document Type Definition의 약자로, XML 문서의 구조를 정의하는 거다.XML 문서가 어떤 요소(Element)와 속성(Attribute)을 가질 수 있는지, 그리고 그들이 어떤 순서나 형식으로 나타나야 하는지를 규칙으로 정해 주는 거다.쉽게 말해서, XML 문서의 설계도 같은 거다.이걸 통해 XML 문서가 '유효한(valid)'지 아닌지를 검증할 수 있다. 이제 구성 요소에 대해 설명하겠다. 1. 요소 정의 (Element Declaration)어떤 태그가 문서에 들어갈 수 있는지, 그리고 그 태그 안에 뭐가 들어갈 수 있는지를 정의한다.예시 message (#PCDATA)>여기서 message라는 태그가 텍스트 데이터를 담을 수 있다는 뜻이다.#PCDATA는 Parsed ..

화이트 밸런싱 예제 코드를 살펴보자 void white_balancing(Mat img) {     Mat bgr_channels[3];  // BGR 채널을 저장할 배열     split(img, bgr_channels);  // 이미지를 BGR 채널로 분리     double avg;  // 평균값을 저장할 변수     int sum, temp, i, j, c;  // 계산에 필요한 임시 변수들     // 각 채널에 대해 루프 실행 (B, G, R 채널을 하나씩 처리)     for (c = 0; c         sum = 0;         avg = 0.0f;         // 각 채널의 값들을 더해서 합계 구하기         for (i = 0; i             for (j = ..

Pseudo Coloring은 회색조 이미지에 인위적으로 색을 입히는 기법이다.인간의 눈은 회색조로 표현된 이미지에서 작은 차이를 보기 어렵지만, 색을 입히면 그 차이를 더 쉽게 구별할 수 있다.아래 코드는 그런 작업을 어떻게 하는지 보여주고 있다. int main() {     Mat gray = imread("xray.jpg", 0);  // "xray.jpg"라는 이미지를 흑백(회색조)으로 불러옴     Mat color;  // 의사 색상 처리가 된 이미지를 저장할 Mat 변수     // 흑백 이미지에 컬러 맵을 적용 (COLORMAP_JET을 사용)     applyColorMap(gray, color, COLORMAP_JET);     // 흑백 이미지와 의사 색상 처리된 이미지 출력    ..

다음 코드로 HSI 색상 공간을 활용하는 방법을 알아보자코드가 좀 복잡하긴 한데 별거 아니다int main() {     Mat image = imread("colorful.jpg");  // 이미지 파일 "colorful.jpg"를 불러옴     Mat HSV, intensity_change, mask_out, change_color;  // 다양한 처리 결과를 저장할 Mat 변수들     vector ic(3);  // intensity_change에 대한 채널 벡터     vector mo(3);  // mask_out에 대한 채널 벡터     vector cc(3);  // change_color에 대한 채널 벡터     int rows = image.rows;  // 이미지의 행 수     in..

Split/Merge는 이미지의 여러 채널을 다루는 기술이다.이미지는 여러 색상 채널(RGB, BGR, YUV 등)로 이루어져 있다.Split은 이미지를 각 채널별로 나누는 것이고, Merge는 나눠진 채널들을 다시 합치는 과정이다.  Split (채널 분리) void split(Mat src, Mat* mv)  이 함수는 여러 채널로 이루어진 이미지를 각각의 단일 채널 이미지들로 분리한다.mv는 포인터인 것을 보면 눈치를 챘겠지만 배열인데, 출력 배열이다. 각각의 채널이 저장된다.예를 들어, BGR 이미지라면 mv[0]은 B 채널, mv[1]은 G 채널, mv[2]는 R 채널이 되는 거다.src.channels() 함수를 이용하여 이미지의 채널 수를 반환받아 이 수만큼 배열을 이용하면 된다. Merg..