이미지 행렬의 이동, 확대, 축소 등 기하학적 변환에 대해 다룬다. C++로 작성한 OpenCV 코드를 사용한다. 원본 이미지 좌표는 $(x, y)$로, 변환된 이미지 좌표는 $(x',y')$로 표현한다. 간결한 코드를 위해 네임스페이스를 생략하며, 이미지를 읽는 과정도 생략한다. 코드에서 img는 원본 이미지, dst는 변환된 이미지이다.OpenCV는 warpAffine과 perspectiveTransform 메서드를 지원한다.warpAffine: 어파인 변환 행렬을 이용perspectiveTransform: 투시 변환 행렬을 이용이동 변환이동(translation) 변환은 이미지 좌표를 x, y 방향으로 이동(shift)한다. 평행 이동은 간단한 덧셈으로 구현 가능하다.$$x' = x + \bigtr..
본 글은 이미지 간 덧셈과 뺄셈에 대해 다룬다. C++로 작성한 OpenCV 코드를 활용한다.오버랩먼저 이미지 간 덧셈에 대해 살펴보자. 두 이미지($X$)를 더하면 이미지가 겹쳐진 형태로 표현된다. 하지만 단순히 더하면 값이 범위를 넘어서면서 정보가 손실된다. 이미지 픽셀은 0 ~ 255 범위를 가지기 때문에 255를 넘는 정보는 모두 255로 표현된다. 참고로 정보가 손실된다는 표현이 이해되지 않는다면 saturate에 대해 읽어보자.따라서 값이 커지는 것을 막기 위해 가중합(weighted sum)을 사용한다.$$X = \sum{X_i \cdot w_i} + b$$예를 들어, 이미지 $X_1$와 $X_2$를 더한다면 $0.5X_1 + 0.5X_2$를 할 수 있다. $X_1$ 이미지를 강조하고 싶다면..
이미지 명도(brightness)와 대비(contrast)를 조절하는 수치 연산을 설명한다. C++로 작성한 OpenCV 코드를 사용한다.명도명도는 이미지의 밝기이다.$$X = saturate(X + n)$$grayscale 이미지($X$)는 0 ~ 255 값으로 이루어진 2차원 행렬이다. 0에 가까울수록 어둡고, 255에 가까울수록 밝다. 따라서 행렬 각 원소에 대해 값을 더하거나 빼는 방법을 이용해 밝기를 조절한다. 여기서 saturate 연산은 값이 0보다 작으면 0으로, 255보다 크면 255로 범위를 조정하는 함수다. 픽셀 값은 unsigned char로 항상 0 ~ 255 사이 값을 가지기 때문에 반드시 saturate 연산을 거쳐야 한다.using namespace cv;Mat src = ..
본 글은 아래 환경에서 테스트한 코드로 작성했다.OS: Window 11Python: 3.13.0GCC(MinGW-W64): 13.3.0Go: 1.23.3추가로 MacOS에서도 동일한 코드로 작동하는 것을 확인했다.개요언어(C, Go)를 공유 라이브러리로 빌드한다.컴파일된 라이브러리를 ctypes로 불러온다.사용할 함수의 파라미터 및 리턴 자료형을 정의한다.함수를 호출한다.ctypesctypes는 dll 또는 공유 라이브러리를 불러올 수 있는 Python 내장 라이브러리다. C와 같이 외부 언어로 작성한 코드를 Python에서 실행하도록 도와준다.C to PyC를 공유 라이브러리로// lib.cfloat add_float(float a, float b) { return a + b;}실수를 더하는 간..
PySet은 아주 유용한 자료구조이다. 이를 Go로 Go스럽게 구현하기 위해 CPython의 소스코드와 golang 소스코드를 살펴보았다. set과 map이 뒤에서 어떻게 작동하는지를 살펴보고 가장 합리적인 방법으로 집합을 구현해보려 한다. 문제 Python에는 집합이라는 아주 유용한 구조가 있다. set 객체는 크게 2가지 역할이 있는데, 중복 값을 제거하는 것과 빠르게 값을 탐색하는 것이다. n = [1, 3, 3, 5, 6, 3, 8] n = set(n) print(n) # {1, 3, 5, 6, 8} has_three = (3 in n) print(has_three) # True 하지만 Go는 set을 제공하지 않는다. 따라서 set과 유사하게 작동하는 객체를 만들어보려 한다. 그런데 Go를 곁들..
Python은 느리다. 그렇기 때문에 Python에 대한 이해도에 따라 코드의 성능이 크게 차이 날 수 있다. 이 번 글에서는 Python의 속도를 향상할 수 있는 방법에 대해 적어보려 한다. 이 글은 각각의 개념에 대해 상세하게 설명하지 않는다. 대신 왜 성능에 문제가 발생하고, 어떻게 해결할 수 있는지에 초점을 두고 작성하였다. JIT 활용 내장 함수 활용 Generator로 메모리 아끼기 for / while보다 빠른 반복 dictionary와 set으로 조회 내장 모듈의 자료구조 빠르게 문자열 합치기 빠른 입출력 global 참조 피하기 dot 줄이기 불필요한 연산, 호출 줄이기 Python은 간결하고 명확한 코드 작성을 지향한다. 위 방법 중 일부 표현은 파이썬스럽(Pythonic)지 않을 수 ..