💻️ MMMSK

          • (Models) Depth Anything V2 테스트
          • (Models) LingBot-Map 테스트
          • Depth 영상 저장(OpenCV)
          • SCDepth-V3 환경구축 및 테스트
          • (Hailo) Dataflow Compiler 설치
          • (Hailo) Hailo Dataflow Compiler 도커 환경 설치
          • (Hailo) Hailo Model Zoo 데이터 전처리
          • (Hailo) Hailo 모델 최적화 파이프라인 정리
          • (Hailo) Hailo 컴파일과 메모리 할당
          • (Hailo) YOLOv8 모델 입력 데이터 전처리
          • (Hailo) YOLOv8 모델 입출력 데이터 처리
          • (Hailo) 커스텀 Siamese Network 컴파일
          • (Hailo) 커스텀 U-Net 컴파일 방법
          • (Hailo) 커스텀 YOLOv8 컴파일 방법
          • (최적화) OpenEdge NPU 실행을 위한 pidnet-m 최적화
          • (최적화) squeezebits 솔루션 적용 및 비교
          • Nvidia Cosmos 개발 환경 및 테스트
          • 연속 프레임 분석을 통한 카메라 렌즈 오염 검출
          • (LLM) Polyglot_12.8b 세팅
          • (LLM) Polyglot_12.8b 학습
          • (LLM) Polyglot-ko-12.8b 학습 - Deepspeed
          • (SSM) Deep SSM 관련 논문
          • (SSM) SSM 개념 정리
          • KorQuAD Prediction & Evaluation
          • LLM - 대화형 데이터셋 구축 방법
          • LLM - 한국어 벤치마크 데이터셋
          • Polyglot-ko-12.8b 추론 테스트
          • Polyglot-ko-12.8b 커스텀 학습
          • (YOLO) Yolo v8 샘플 코드
          • (YOLO) YOLO 모델의 입력 데이터 전처리
          • (YOLO) YOLOv4 개발 환경 및 테스트
          • (YOLO) YOLOv4 결과로 데이터셋 만들기
          • (YOLO) YOLOv8 학습
          • (YOLO) 드론 탐지 결과
          • (YOLO) 학습 및 추론에 대한 고찰
          • Detection 모델 성능 비교
          • Object Detection 모델 성능 평가 방법
          • (Paper) HOnnotate, A method for 3D Annotation of Hand and Object Poses
          • (PoseEstimation) 3D Hands for all
          • (PoseEstimation) Anipose
          • (Survey) Hand-Object Pose Estimation
          • (AD) Obstacle Avoidance Simulation
          • (AD) Vehicle Dynamics Simulation
          • (ROS) Nav2 설치 및 Turtlebot3 시뮬레이션
          • (ROS) ROS2 - Node Composition
          • (ROS) ROS2 - YOLO 패키지 개발
          • (ROS) Turtlebot3 키보드 제어 기본 실행
          • (ROS) Ubuntu에서 ROS2 설치
          • CVAT 설치 및 모델 탑재
          • mmseg 환경 세팅 및 테스트
          • 세그멘테이션 학습 및 추론에 대한 고찰
          • (IMU) 9축 IMU 센서 데이터 다루기
          • (IMU) IMU 데이터 기반 골프 스윙 분석 및 공 속도 추정
          • (IMU) 오일러각과 쿼터니언
          • (GPS Fusion) GPS + Segmentation Mapping
          • (IMU Fusion) IMU 센서를 이용한 Ground Plane 보정
          • (LiDAR Fusion) LiDAR-Camera Calibration
          • (MonoDepth) Monocular Depth 기반 매핑 및 3D 시뮬레이터
          • (Stereo) 3D Object Detection on Ground Plane
          • (Stereo) Depth Estimation in Farmland
          • (Stereo) Stereo Vision System
          • (SVM) Auto Surround View
          • (Docker) Nvidia CUDA 설치
          • (Ubuntu) Anaconda 및 주피터 노트북 설치
          • (Ubuntu) CUDA Toolkit 설치
          • (Ubuntu) Nvidia 그래픽 드라이버 설치
          • (Ubuntu) sh 스크립트 암호화
          • (Ubuntu) Swap 메모리 설정
          • (Ubuntu) Tips
          • (Ubuntu) 데이터관리 유용한 스크립트
          • (Ubuntu) 초기설정 및 SSH 접속
          • (Ubuntu) 터치 디스플레이 설정
          • (WSL) WSL2 Mirrored Networking
          • (WSL) WSL2 설치 및 CUDA 개발 환경 세팅
          • (AD) Obstacle Avoidance - APF
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          • (AD) Vehicle Control - Overview
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          • (AD) Vehicle Dynamics - Kinematic Models
          • Algebraic Riccati Equation
            • (Camera Model) Zhang's 캘리브레이션 방법
            • (Camera Model) 카메라 모델
            • (Camera Model) 카메라 캘리브레이션
            • (Image Geometry) 2D 변환
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            • (OpenCV) Camera Calibration
            • (OpenCV) Fisheye Camera Calibration
            • 1. 영상 처리 기본연산
            • 2. 영상 이진화
            • 3-1. 히스토그램 평활화 - CLAHE
            • 3-2. 히스토그램 매칭
            • 3-3. 히스토그램 역투영
            • 3. 영상 히스토그램
            • 4. 영상 리사이징 및 보간법
            • 5-1. 블러링 및 샤프닝 필터
            • 5-2. 엣지 검출 필터
            • 5-3. 엣지 검출 필터 - Gabor Filter
            • 5. 영상 필터링
            • 6. 모폴로지 연산
            • 7. 컬러 영상과 색공간
            • 8-1. 영역 분할 및 추출 - GrabCut
            • 8. 영역 분할 및 추출
            • (SLAM) Feature Detection & Matching 정리
            • (SLAM) ICP-Iterative Closest Point - 1
            • (SLAM) ICP, Iterative Closest Point - 2
            • 📘딥러닝기본-전체
            • 1. 딥러닝 개요
            • 2. 딥러닝 학습
            • 3. 활성화 함수
            • 4. 손실 함수
            • 5. 역전파
            • 6-1. 최적화 알고리즘
            • 6. 최적화와 경사하강법
            • 7. 성능평가
            • 8. CNN-1
            • 9. CNN-2
            • 10. RNN
            • 11. LSTM
            • 12-1. AlexNet
            • 12-2. VGGNet
            • 12-3. Inception Network
            • 12-4. ResNet
            • 12-5. Xception
            • 12-6. MobileNet
            • 12. CNN based Models
            • 13-0. NMS (Non Maximum Suppression)
            • 13-1. R-CNN
            • 13-2. Overfeat
            • 13-3. Fast R-CNN
            • 13-4. Faster R-CNN
            • 13-5. YOLO v1
            • 13. Object Detection
            • Batch Nomalization
            • Gradient Vanishing & Exploding
            • InputData Scaling
            • Weight Decay (L2 Regularization)
            • Weight Initialization
            • (PyTorch) ResNet 모델 파인튜닝
            • (Quantization) 딥러닝 모델 양자화-1
            • (Quantization) 딥러닝 모델 양자화-2
            • (학습기법) Knowledge Distillation
            • (학습기법) LoRA (Low-Rank Adaptation)
            • DBSCAN
            • EM (Expectation Maximization)
            • GMM (Gaussian Mixture Model)
            • K-Means
            • KNN (K-Nearest Neighbor)
            • Least Square Method
            • Mean Shift
            • Random Forest
            • RANSAC
            • SVM (Support Vector Machine)
          • Docker - Python 배포 실습
          • Docker 개념 정리
          • Docker 네트워크 구조
          • Docker 설치
          • Docker 컨테이너 다루기
          • 1. 평균 필터 (Average Filter)
          • 2-1. 지수 이동 평균 (Exponential Moving Average)
          • 2. 이동 평균 필터 (Moving Average Filter)
          • 3. 저주파 통과 필터 (Low-Pass Filter)
          • 4. Localization과 Tracking
          • 5. 상태 방정식 (State Equation)
          • 6. 베이즈 필터 (Bayes Filter)
          • 7. 칼만 필터 (Kalman Filter)
          • 8. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)
              • (Geometry) 2D 변환
              • (벡터) 벡터 연산
              • (벡터) 벡터의 내적과 외적
              • (벡터) 선, 평면의 방정식
              • (급수) 1. 수열과 급수의 기초
              • Gradient, Jacobian, Hessian
              • 곱미분과 몫미분
              • 다변수 함수와 편미분
              • 일변수 함수의 최대최소 이론
              • 테일러 급수 (Taylor series)
              • 합성함수 미분 (Chain Rule)
              • 라디안 (Radian)
              • 삼각함수 기본
              • 삼각함수 응용
              • 역삼각함수
              • (벡터) 벡터 기본
              • (행렬) 가우스-조던 소거법
              • (행렬) 연립방정식과 행렬
              • (행렬) 초등행렬
              • (행렬) 행렬 기본
              • (행렬) 행렬식
              • 고유값과 고유벡터
              • Gauss-Newton Method
              • Gradient Descent
              • Levenberg-Marquardt Method
              • Newton's Method
              • 최적화 문제
              • 베이즈 정리(Bayes Theorem)
              • 평균, 분산, 표준편차
            • Home Assistant
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            • 🏂 23/24 시즌 (PPF, 살로몬 노드라마, 니데커 슈퍼매틱)
            • 🏂 24/25 시즌 (노빌레 N8)
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      Computer Vision

      Computer Vision

      2023년 1월 01일2 min read


      Camera & Geometry

      (Camera Model) 1. 카메라 모델

      (Camera Model) 2. 카메라 캘리브레이션

      (Camera Model) 3. Zhang’s 캘리브레이션 방법

      (Image Geometry) 1. 영상 좌표계

      (Image Geometry) 2. 동차 좌표계

      (Image Geometry) 3. 2D 변환

      (Image Geometry) 4. 3D 변환

      (Image Geometry) 5. 이미지 투영

      (Image Geometry) 6. Epipolar Geometry

      (OpenCV) Camera Calibration

      (OpenCV) Fisheye Camera Calibration


      Image Processing

      1. 영상 처리 기본연산

      2. 영상 이진화

      3. 영상 히스토그램

      • 3-1. 히스토그램 평활화 - CLAHE
      • 3-2. 히스토그램 매칭
      • 3-3. 히스토그램 역투영

      4. 영상 리사이징 및 보간법

      5. 영상 필터링

      • 5-1. 블러링 및 샤프닝 필터
      • 5-2. 엣지 검출 필터
      • 5-3. 엣지 검출 필터 - Gabor Filter

      6. 모폴로지 연산

      7. 컬러 영상과 색공간

      8. 영역 분할 및 추출

      • 8-1. 영역 분할 및 추출 - GrabCut

      응용

      (SLAM) ICP, Iterative Closest Point - 1

      (SLAM) ICP, Iterative Closest Point - 2

      (SLAM) Feature Detection & Matching 정리


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      3건의 항목

      • 2025년 5월 31일

        Visual-SLAM

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      • 2024년 7월 24일

        Camera--and--Geometry

        • folder
      • 2022년 2월 21일

        Image-Processing

        • folder

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      • (ROS) ROS2 - YOLO 패키지 개발

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      • (Models) LingBot-Map 테스트

        2026년 7월 01일

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