• https://en.wikipedia.org/wiki/Degrees_of_freedom_(mechanics)

• 원본

• 자유도 4

Restart

이제 다시 2차 개발로 들어가야 할 시기이다.

1차에서 미비한 점들을 보완해서 개선된 결과물을 만들어 보려 한다.

1차 개발에서 마지막에 발목을 잡은 것은 성능 문제였다.

특히나 떨림보정에서 FPS가 많이 저하되었으며,

안개보정에서도 어느 정도 FPS 저하 현상이 발행하였다.

그래서, 2차 개발의 목표는 다음과 같이 설정하려 한다.

• 떨림보정, 안개보정에서의 FPS향상
• 객체 추적 보완

특히나, 이번에는 FPS향상을 위해서 GPU 및 병렬처리 등을 이용할 계획인데,

그러기 위해서는 OpenCV 환경을 다시 설정해야 한다.

따라서, 처음 한주는 새로운 환경 설정을 위해 사용할 것이고,

그 이후로는 각 1차와 마찬가지로 각 기능별 2주씩 잡을 것이다.

review

계획한 일정에 맞추어, 1차 개선작업을 완료하였다.

물론, '완료'라고는 하지만 '완료'라고 할 수 없는 '완료'이다.

생각보다는 잘 된 측면도 분명히 있다. 

하지만 또한, 품질과 성능 면에서 새로운 과제를 부여받기도 하였다.

그 내용들을 점검해 보면, 다음과 같다.

1. 떨림보정
• 생각보다 잘된 측면이 있다. 이전 알고리즘과 비교해 보면, 확실히 보정이 잘 된다.
• 하지만, 속도 측면에서 개선의 여지가 많다.
• 또한, 여러가지 다양한 환경에서도 잘 작동하는지는 두고 볼 일이다.
2. 객체 추적
• 사실상 개선이라고 보기는 어려울 것 같다.
• 템플릿 매칭의 한계를 넘어서기 위해, 다른 알고리즘을 검토해 봐야 할 것 같다.
3. 안개보정
• 역시 생각보다는 잘 되었다.
• 문제는, 떨림보정 만큼은 아니지만 속도 문제가 좀 있다.
• 또한, 보정 후 영상의 품질을 좀더 좋게 만들기 위한 연구가 필요하다.

시작이

반이다

일정에 따라, 떨림보정 개선 작업부터 시작하였다.

기본적인 흐름은, 기존과 동일하다.

• 1단계 : 매칭 영역 선정 또는 특징점 추출
• 2단계 : 이전 프레임과의 연산을 통해, 이동 거리 계산
• 3단계 : 현재 프레임 역이동을 통한 보정

• 1단계 : 템플릿 매칭 영역 설정 => OpticalFlow를 위한 특징점 추출
• 2단계 : 템플릿 매칭을 통한 dx, dy 계산 => OpticalFlow 결과를 통해 Homography 계산
• 3단계 : dx,dy 만큼 역이동 => warpPerspective를 통한 위치 보정

개선을 통해 얻은 결과는 다음과 같다.

온고지신

일단 개발 환경을 설정하고, 기존 모듈을 다시 컴파일한 다음,

기존 모듈을 링크하여 테스트하기 위한 프로그램을 작성하여

오랜만에 테스트를 시행해 보았다.

Plan

그동안 손을 놓고 있던 영상처리를 다시 시작하려니,