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지능형 쓰레기 수거 로봇 개발 일지 Day 1 + 과거 되돌아보기 계획부터 짜자이전에 모두 했던것들이다완성도만 높이면 된다할 수 있다. 해보자!! 아자아자글 난잡할수있는데 나중에 다시 수정할꺼니까 뭐~ 일단 끝까지 써보자 일단 이 프로젝트의 아이디어는 내가 예전에 공부하고 만들어봤던것들에서 아이디어를 얻었다. 먼저 고3때 무슨 활동이었는지 이름은 잘 기억이 안나는데 쓰레기통이 언제 가득찰지 예상하는 수준의 AI쓰레기통 만들었던 적이 있다. 쓰레기통 뚜껑에 초음파 센서를 부착하고 밑에 쓰레기를 향해 초음파를 보내서 떨어진 거리를 계산하고 이를 쓰레기 적재량 데이터로 활용했었다. 아두이노의 총 메모리 양보다 쓰레기 적재량의 데이터 양이 많아지는걸 방지하기 위해 예전에 공부했던 자료구조 관련 내용에서 큐 자료구조를 활용하여 문제를 해결했던 경험이 있다. 데이터 개수를 일..
학술적 글쓰기 연습. 자율주행차(도로 검출) 주제 도로를 검출하기 위해 우선 도로의 경계를 찾아야 한다. 구체적으로, 이미지에서 인접하고 있는 픽셀의 명도(intensity) 변화를 분석하여 객체의 가장자리(edge)를 도출할 수 있다. 이 분석 기법을 우리는 캐니 엣지 검출(canny edge detection)이라고 부른다. 단, 해당 기법을 적용하기 전 반드시 이미지 전처리 과정이 필요하다. 먼저 컬러 이미지를 흑백 이미지로 변환시킨 뒤 노이즈 제거 과정을 거쳐야 한다. 컬러 이미지의 경우 픽셀 하나당 rgb(red, green, blue)로써 총 세 가지 채널의 조합으로 구성되어 있어서 인접 픽셀 간의 강도변화를 정밀하게 산출하는데 기술적 한계가 존재한다. 반면 흑백 이미지의 경우 모든 픽셀들이 각각 하나의 명도 값을 가지고 있다. 결과적으로,..
ㅁ 이전에 이미지까지 구했다. 우리 눈에는 그게 도로로 보일지 모르겠지만 컴퓨터의 눈에는 그저 밝기변화가 있는 점들의 집합으로 보인. 그리고 픽셀들이 끊어져 있는 경우 단순 엣지 검출 알고리즘을 활용했을 경우 각각을 별개의 객체로 인식한다. 확률적 허프변환 일반 허프 변환 차이 : 무작위로 샘플링된 픽셀 활용, 모든 픽셀 활용선분의 양끝점, 직선의 방정식 활용(직선의 방정식 활용의 단점 : 이 방향으로 점들이 많다는 정보만 얻지 시작과 끝에 대한 정보는 모르기 때문에 양끝점을 모두 아는 확률적 허프변환이 유리함)빠름, 느림 실제 자율주행을 초당 수십프레임 처리해야하므로 확률적 허프변환(Hough Transform P) 활용확률적 허프변환 작동 과정작동 프로세스 : "랜덤 샘플링과 추적"무작위 선택: 에지(..

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