이것저것 이것저것

일반적인 스마트폰 카메라는 JPG 형식의 이미지만 저장하지만, 보다 높은 화질과 후처리 가능성을 위해 RAW 이미지를 캡처하는 방법이 필요합니다. Camera2 API를 활용하면 스마트폰의 센서 데이터를 직접 RAW 포맷으로 저장할 수 있습니다. 이 글에서는 RAW 이미지 캡처 앱을 개발하는 방법을 설명합니다.1. RAW 이미지 캡처의 원리 RAW 데이터란?RAW 데이터는 이미지 센서에서 수집된 원본 픽셀 정보를 그대로 저장하는 파일 형식입니다. 일반적으로 DNG(Digital Negative), ARW, CR2, NEF 등의 확장자로 저장됩니다. JPG와 달리, 압축 과정이 없어 세부 정보를 보존하며, 후처리를 통해 화이트 밸런스, 노출, 색감을 자유롭게 조정할 수 있습니다. Android에서 RAW ..

기존 Attention Mechanism과 SPAN의 Parameter-Free Attention 비교딥러닝 기반의 초해상화(Super-Resolution) 모델에서는 주의(Attention) 메커니즘을 활용하여 중요한 특징을 강조하고 불필요한 정보를 억제합니다. 하지만 기존의 Attention 방식은 추가적인 학습 가능한(Parameterized) 가중치를 필요로 하며, 연산량이 증가하는 문제가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 SPAN(Swift Parameter-free Attention Network)은 매개변수가 없는(Parameter-Free) 주의 메커니즘을 도입하여, 기존 Attention 없이도 성능을 유지하면서 연산량을 크게 줄였습니다. 기존 Attention Mechanism의 ..

🔍 연구 개요**단일 이미지 초해상화(Single Image Super-Resolution, SISR)**는 저해상도 이미지를 고해상도로 변환하는 컴퓨터 비전 기술로, 최근 딥러닝을 활용한 다양한 기법들이 개발되었습니다. 그러나 기존의 주의(attention) 메커니즘을 활용한 SISR 모델들은 높은 성능을 보장하지만, 복잡한 네트워크 구조, 많은 매개변수(Parameter), 느린 추론 속도 등의 문제를 가지고 있습니다.**Swift Parameter-free Attention Network (SPAN)**은 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 경량화된 SISR 모델로, 매개변수가 없는(parameter-free) 주의 메커니즘을 활용하여 성능을 유지하면서도 계산량을 줄이고 속도를 높이는 것을 목표로..

📌 OpenCV의 이미지 리사이징 알고리즘OpenCV에서는 cv2.resize() 함수를 사용하여 이미지를 리사이징할 수 있으며, 여러 가지 보간법(interpolation method)을 제공합니다.🔹 OpenCV에서 제공하는 보간법알고리즘설명특성cv2.INTER_NEAREST가장 가까운 픽셀 값을 사용빠르지만 계단 현상(Aliasing) 발생 가능cv2.INTER_LINEAR2x2 픽셀을 선형 보간속도와 품질 균형이 좋음 (기본값)cv2.INTER_CUBIC4x4 픽셀을 이용한 3차 보간선명한 결과를 제공하지만 속도가 느림cv2.INTER_LANCZOS48x8 픽셀을 이용한 Lanczos 보간가장 선명한 결과를 제공하지만 속도가 가장 느림cv2.INTER_AREA작은 이미지로 축소 시 유리블러 현..

1. Pancake Lens란 무엇인가?Pancake Lens는 VR(가상 현실) 헤드셋에 사용되는 초박형 광학 렌즈로, 기존의 볼록 렌즈 대신 사용됩니다. 이 렌즈는 **편광(polarization)**과 **반사(reflection)**의 원리를 활용해 광로를 효과적으로 접어, 장치의 두께를 대폭 줄이는 것이 특징입니다.2. Pancake Lens의 원리Pancake 렌즈는 편광 필터와 반사 코팅을 이용하여 빛의 경로를 반복적으로 반사시킵니다. 이 과정을 통해 렌즈의 전체 길이를 줄이면서도 높은 화질을 유지할 수 있습니다.작동 원리:광원이 방출한 빛이 렌즈를 통과.편광 필터에 의해 빛이 선형 편광됨.편광된 빛이 반사 표면에 닿아 경로가 꺾임.빛이 다시 렌즈를 통과하면서 초점이 맞춰짐.3. 왜 Panc..

1. Depth Completion이란?Depth Completion은 불완전하거나 희소한(depth-sparse) 깊이 정보를 완전하고 연속적인(depth-dense) 깊이 맵으로 변환하는 기술입니다. 주로 라이다(LiDAR) 센서나 스테레오 카메라에서 획득한 깊이 데이터는 특정 영역에서만 정보를 제공하거나 노이즈가 포함될 수 있습니다. 이 기술은 이러한 데이터를 보완하여 3D 환경을 더 정확하게 이해하는 데 도움을 줍니다.활용 분야:자율주행 차량: 라이다 센서 데이터를 보완해 정확한 거리 및 장애물 인식로봇 비전: 복잡한 환경에서의 경로 탐색 및 객체 인식AR/VR: 실제 공간의 깊이 정보를 바탕으로 몰입형 콘텐츠 제작의료 영상 처리: CT 및 MRI 스캔의 3D 재구성 보완2. Depth Compl..

1. HDR의 기본 개념과 원리HDR(High Dynamic Range) 는 말 그대로 넓은 범위의 밝기(다이내믹 레인지) 를 표현하는 기술입니다. 일반적인 사진에서는 밝은 부분이 너무 하얗게 날아가거나, 어두운 부분이 너무 검게 뭉개지는 경우가 많습니다. HDR은 이러한 문제를 해결하여 밝은 영역과 어두운 영역 모두에서 세부적인 디테일을 살려주는 기술입니다.기본 원리는 여러 장의 사진을 서로 다른 노출 값(Exposure)으로 촬영한 후, 이를 합성하여 하나의 이미지로 만드는 것입니다. 예를 들어:언더 노출: 밝은 부분의 디테일을 살림정상 노출: 전반적인 밸런스를 맞춤오버 노출: 어두운 부분의 디테일을 살림이렇게 촬영된 이미지를 ISP에서 합성하여 밝고 어두운 부분 모두에서 디테일이 살아있는 사진을 생..

image를 해상도 변환하는 과정에서 interpolation option을 설정해줄 수 있다. 그 중, INTER_LINEAR 옵션과 INTER_AREA 옵션이 의미가 비슷하여 헷갈리기 쉽다. import cv2 img=cv2.imread('inputs/20240222_190925.jpg') img_interlinear=cv2.resize(img,(300,400),interpolation=cv2.INTER_LINEAR) img_interarea=cv2.resize(img,(300,400),interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite('interlinear.jpg',img_interlinear) cv2.imwrite('interarea.jpg',img_interarea) c..