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MATLAB에 의한 화상 처리 · 컴퓨터 비전 입문 목차

MATLAB 이미지 처리 · 컴퓨터 비전 평가 키트란?

Image Processing Toolbox™나 Computer Vision Toolbox™의 기능을 망라한 예제집입니다. 이미지 처리나 컴퓨터 비전을 앞으로 시작하는 것이 역방향으로 사용할 수 있습니다.
아래와 같은 것이 들어 있습니다.

MATLAB®/Simulink®로 이미지 처리 (DICOM)

다양한 이미지 처리의 예

멀티 코어/GPU 코드 생성/FPGA 연계 기능 예/심층 강화 학습

컴퓨터 비전 처리의 예

이미지의 기계 학습 처리 예 (SVM/선형 판별)

딥 러닝 처리 예 (CNN/전이 학습/Faster R-CNN/YOLO v2/SegNet/FCN/U-Net/3D CNN)

필요한 구성

MATLAB R2019b 이상 (필수)

이미지 처리 도구 상자 (필수)

Computer Vision Toolbox (필수)

Deep Learning Toolbox (딥 러닝 시스템에 필요)

Parallel Computing Toolbox (GPU 실행에 필요)

Statistics and Machine Learning Toolbox (기계 학습 시스템에 필요)

EV 킷 획득

우선은 아래의 커멘드로 GitHub 로부터 파일을 다운로드합니다. verMatlab은 버전에 맞게 변경하십시오. Git에 자세한 사람은 clone 해 주셔도 OK입니다.

verMatlab = "R2019b";
folderName = "MATLAB-IPCV-Eval-Kit-JP-"+verMatlab;
zipFileName = folderName+".zip";
if ~exist(zipFileName,"file")
websave(zipFileName,...
    "https://github.com/mathworks/MATLAB-IPCV-Eval-Kit-JP/archive/"+verMatlab+".zip");
end

해동하다

조속히 해동합시다.

if ~exist(folderName,"dir")
    unzip(zipFileName)
end

MATLAB 프로젝트 열기

프로젝트 파일을 열고 데모 파일의 폴더를 통과합니다.

open(fullfile(folderName,"IPCV_Eval_Kit.prj"));

어떤 기능이 있는지 자료를 살펴보기

각 기능을 소개하는 PDF가 들어 있기 때문에 얼른 눈을 통해 보자. 마음에 드는 예제가 있으면 실행해 보겠습니다.

open("IPCV_Eval_kit.pdf");

몇 가지 예제를 움직여보십시오.

그럼 예제를 움직여 동작을 확인해 봅시다. 해설은 없이 오로지 실행해 봅니다. 어떤 데모가 있는지 볼 수 있으면 좋겠습니다.

기어의 부족을 검출

I2_01_3_myGear_7g_J_short

와셔를 종류별로 세기

I2_09_0_myWashers7s_long

특징점 매칭에 의한 물체 검출

I4_02_1_featureMatching_BRISK

포인트 트래커로 얼굴 추적

I4_08_4_myFaceTrackingKLT

스테레오 카메라 캘리브레이션 및 거리 추정

I4_09_2_myStereoCalibAndSceneReconst

3차원 점군 표시, 세그멘테이션, 등록

I4_10_2_myPointCloudsExample

딥 러닝(YOLO v2)으로 차량 감지

※GPU 없이는 상당히 시간이 걸립니다

I5_06_2_6_trainYOLOv2ObjectDetector

*************************************************************************
次のオブジェクト クラスに対する YOLO v2 オブジェクト検出器の学習:

* vehicle

学習データをチェック中...完了。
単一の CPU で学習中。
入力データの正規化を初期化しています。
｜＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝｜
｜　　エポック　　｜　　反復　　｜　　　　　経過時間　　　　　｜　　ミニバッチ　ＲＭＳＥ　　｜　　ミニバッチ損失　　｜　　基本学習率　　｜
｜　　　　　　　　｜　　　　　　｜　　（ｈｈ：ｍｍ：ｓｓ）　　｜　　　　　　　　　　　　　　｜　　　　　　　　　　　｜　　　　　　　　　｜
｜＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝｜
｜　　　　　　１　｜　　　　１　｜　　　　　００：００：１０　｜　　　　　　　　　３．８７　｜　　　　　　１５．０　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　　２　｜　　　３０　｜　　　　　００：０２：５３　｜　　　　　　　　　０．７８　｜　　　　　　　０．６　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　　４　｜　　　６０　｜　　　　　００：０５：４０　｜　　　　　　　　　０．６０　｜　　　　　　　０．４　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　　５　｜　　　９０　｜　　　　　００：０８：１８　｜　　　　　　　　　０．４１　｜　　　　　　　０．２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　　７　｜　　１２０　｜　　　　　００：１０：５７　｜　　　　　　　　　０．４４　｜　　　　　　　０．２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　　９　｜　　１５０　｜　　　　　００：１３：２９　｜　　　　　　　　　０．３３　｜　　　　　　　０．１　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　１０　｜　　１８０　｜　　　　　００：１６：０１　｜　　　　　　　　　０．３３　｜　　　　　　　０．１　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　１２　｜　　２１０　｜　　　　　００：１８：４７　｜　　　　　　　　　０．３２　｜　　　９．９ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　１４　｜　　２４０　｜　　　　　００：２１：１９　｜　　　　　　　　　０．２９　｜　　　８．６ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　１５　｜　　２７０　｜　　　　　００：２３：４８　｜　　　　　　　　　０．２７　｜　　　７．４ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　１７　｜　　３００　｜　　　　　００：２６：２１　｜　　　　　　　　　０．２７　｜　　　７．１ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　１９　｜　　３３０　｜　　　　　００：２８：５８　｜　　　　　　　　　０．２２　｜　　　５．０ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　２０　｜　　３６０　｜　　　　　００：３１：２７　｜　　　　　　　　　０．２９　｜　　　８．４ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　２２　｜　　３９０　｜　　　　　００：３４：００　｜　　　　　　　　　０．２４　｜　　　５．６ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　２４　｜　　４２０　｜　　　　　００：３６：３３　｜　　　　　　　　　０．２０　｜　　　４．０ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　２５　｜　　４５０　｜　　　　　００：３９：０２　｜　　　　　　　　　０．２２　｜　　　４．９ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　２７　｜　　４８０　｜　　　　　００：４１：３４　｜　　　　　　　　　０．１８　｜　　　３．１ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　２９　｜　　５１０　｜　　　　　００：４４：０５　｜　　　　　　　　　０．２３　｜　　　５．３ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜　　　　　３０　｜　　５４０　｜　　　　　００：４６：３５　｜　　　　　　　　　０．２５　｜　　　６．１ｅ－０２　｜　　０．００１０　｜
｜＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝｜
検出器の学習が完了しました。
*************************************************************************

요약

이상이 MATLAB 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 평가 키트 의 사용법입니다.
어떤 코드인지 궁금하신 분은 꼭 다운로드하여 사용해 보세요.
뭔가 재미있는 데모를 발견하거나 만들면 의견으로 알려주세요.

감사의 말

이 기사는 @eigs 님의 livescript2markdown 을 사용하겠습니다.