개강한 공대생 개강한 공대생

엣지 픽셀은 이미지에서 밝기(인텐시티)가 갑자기 변하는 지점을 말한다.이 그림을 보면 갑자기 탁 튀는 부분이 보이는데 그 부분들이 엣지 픽셀이다.이 그림에는 4개의 엣지 픽셀이 있다. 엣지는 이런 엣지 픽셀들이 서로 연결되어 만들어진 선을 말한다.  다음 그림은 1차 미분(first derivative)을 이용해 엣지를 감지하는 그림이다.1차 미분이란, 이미지의 밝기(강도)가 어떻게 변하는지 즉, 변화의 기울기를 나타낸 게 1차 미분이다.이미지에서 밝기 변화가 갑자기 확 커지면 그 부분이 엣지일 가능성이 높다. 다음은 이미지 그래디언트를 사용해 엣지를 감지하는 방법이다.이건 2D 엣지 감지 방법인데 그라디언트 벡터의 크기(인텐시티)가 클수록 엣지가 있을 가능성이 높다.엣지 감지를 한다는 건 마치, 복잡한..

치환은 어떤 코드에서 변수를 다른 값으로 바꾸는 과정을 얘기한다. 일단 다음과 같이 정하고 시작하자x : 나중에 바꿀 식별자5 : 이 값으로 바꿀거임(+ x x) : 식별자가 들어있는 코드, x와 x를 더한다. 근데 이 표현식에서 x를 5로 바꾸는 과정이 필요한데.. 이제 알아보자 다음 코드를 살펴보자{with {x 5} {+ 10 y}}이 코드가 x를 5로 치환하려고 하는 코드다.근데 문제는 이 표현식 안에 x가 없다!+ 10 y라는 표현식에는 x가 들어있지 않기 때문에 치환할 게 없는 상황이다.잘못된 코드라는 거다.. 다음 코드를 살펴보자{with {x 5} {+ x {with {x 3} 10}}}바깥쪽에서 x는 5로 치환되고 있다. 즉, + x 부분의 x는 5로 바뀐다.근데 안쪽 {with {x 3..

초기하 분포(Hypergeometric Distribution)는 비복원 추출에서 사용된다.즉, 샘플을 뽑을 때 뽑힌 것을 다시 넣지 않는 실험에서, 특정 사건이 발생할 확률을 구하는 데 쓰인다.예를 들어, 상자에 들어있는 검은 공과 흰 공 중에서 몇 개를 뽑았을 때 검은 공이 몇 개 나올 확률을 구하는 거다. 초기하 분포는 아래와 같은 상황에서 적용된다. 모집단에 성공/실패 두 가지 분류가 존재함샘플을 복원하지 않고 추출함모집단의 크기와 추출된 샘플 크기가 고정됨초기하 분포의 확률을 구하는 공식은 다음과 같다.  N: 모집단의 크기 (전체 공의 개수)r: 모집단에서 성공의 수 (검은 공의 개수)n: 샘플 크기 (뽑은 공의 개수)x: 샘플에서 성공의 수 (검은 공이 나오는 횟수) 예를 들어, 상자에 검은..

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 = ..