OpenCV_week07(DFT, Tamplate Matching)

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낮은 대역의 주파수를 가진 부분만 영상에 표출해준다 LPF를 만든것.

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2. 템플릿 매칭 

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cv2.matchTemplate 메소드를 사용했을 때 출력되는 영상의 크기와 모양. 합성곱 연산을 한번 한것과 같다

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오차제곱합 기법을 사용할 땐 최소값을, 나머지는 최대값을 찾는 방향으로 템플릿 매칭을 해야함.

이 연산을 해서 나온 값으로 cv2.minMaxLoc(위 연산 결과 대입, mask=None) 해주면

 -> 최소,최대값, 최소,최대 좌표 4개 출력  (min_val,  max_val, min_loc,  max_loc) 이렇게 네가지 값이 나온다

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1. 오차제곱합은 픽셀이 가장 어두운 부분을 찾아내는 것이고

2. corss corelation 방법은 가장 하얀 최대값을 찾는 것인데 로고가 grayscale에서 하얀색은매우 높은 값을 지니기에 인식을 잘못 했지만 정규화 한 후에 해결되었고

3. 상관계수 방법은 밝기에 대해 보정을 하고 나서 상호연관연산을 하므로 연산량은 제일 많지만 결과값이 제일 잘나옴

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1. ROI 지정

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<상관 계수 방법>

상관계수 방법에선 제일 밝은부분이 추출되는걸 확인

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<Cross Corelation>

밝기에 대한 보정이 이뤄지지 않아서 조명이 밝은 부분을 동전으로 인식하는 오류 발생

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<오차제곱합법>

정확히 들어맞는 부분이 가장 어둡게 나오므로 가장 어두운픽셀을 골라서 검출