import cv2image = cv2.imread("D:\Project\COMPUTER_VISION\Computer Vision Masterclass\Images\people2.jpg")image = cv2.resize(image, (800, 600))image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)face_detector = cv2.CascadeClassifier("D:\Project\COMPUTER_VISION\Computer Vision Masterclass\Cascades\haarcascade_frontalface_default.xml")detections = face_detector.detectMultiScale(image_gray, scaleFac..

얼굴 검출 방법은 Haar Cascade, HOG, 그리고 CNN을 활용한 방법이 있으며, 각각의 알고리즘적 특징과 사용 목적에 따라 차이가 있다.Haar Cascade:  빠르고 간단하지만 정확도가 낮아 정면 얼굴에만 적합함.HOG: Haar보다 정확도가 높으며 다양한 각도를 처리할 수 있지만, 연산 속도가 다소 느림CNN: 가장 높은 정확도를 제공하며 복잡한 환경에서도 안정적으로 동작하지만, 연산 비용이 높고 GPU가 필요함. import cv2image = cv2.imread("D:\Project\COMPUTER_VISION\Computer Vision Masterclass\Images\people1.jpg")image = cv2.resize(image, (800, 600))image_gray = ..

객체를 감지하는 가장 쉬운 방식 중 하나인 CASCADE 분류기에 대해 알아보자.  1. CASCADE 분류기란?CASCADE 분류기(Cascade Classifier)는 객체 감지(Object Detection)에서 가장 간단하면서도 효과적인 방법 중 하나로, 얼굴, 눈, 자동차 번호판 등의 감지에 자주 사용된다. 이 방법은 Haar 특징(Haar-like Features)을 기반으로 동작하며, 여러 개의 약한 분류기(Weak Classifier)를 단계적으로 연결하여(Casacade) 강한 분류기를 형성한다.2. CASCADE 분류기의 핵심 개념Haar 특징(Haar-like Features) 이미지를 흑백으로 변환한 후, 특정 패턴을 감지하는 필터를 적용하여 객체를 식별한다. 예를 들어, 얼굴에서는..

이미지를 표현하는 방법에는 크게 두 가지가 있다.1. 흑백 이미지흑백 이미지는 한 개의 채널로 이루어져 있으며, 각 픽셀은 0부터 255까지의 밝기 값을 가진다. 0은 완전한 검은색을, 255는 완전한 흰색을 의미하며, 중간값은 회색으로 표현된다.2. 컬러 이미지컬러 이미지는 일반적으로 RGB(Red, Green, Blue) 세 가지 채널을 사용하여 표현된다. 각 채널은 0부터 255까지의 밝기 값을 가지며, 이 세 가지 색상을 조합하여 모든 색을 표현할 수 있다. 예를 들어, (255, 0, 0)은 빨간색, (0, 255, 0)은 초록색, (0, 0, 255)는 파란색을 나타낸다. 결과적으로, 모든 이미지는 픽셀 단위로 0~255 범위의 밝기 값을 가지며, 흑백 이미지는 1채널, 컬러 이미지는 3채널을..