PR 머지 실수를 사전에 방지하기 Github > Repository로 이동 > Settings > branches탭 클릭 위의 경로로 이동하면 다음과 같은 화면을 확인할 수 있다. 기본 브랜치(Default branch)를 master가 아닌 다른 브랜치로 변경 하자 예) develop 기본 브랜치는 리파지토리내에서 기본값으로 설정되는 브랜치를 말한다. 특별한 브랜치를 선택하지 않는 한 모든 PR(Pull Request) 생성 더보기…
Encryption/Decryption 아직 암호화되지 않은 메시지를 평문(plaintext)이라한다. 암호화 된 메시지는 암호문(ciphertext)라고 한다. 평문과 암호문 사이에서는 두개의 기능이 존재한다. 바로 암호화와 복호화다. 암호화(Encryption)는 평문을 어떤 암호화 함수를 통해 암호문으로 바꾸는 것을 말한다. 복호화(Decryption)은 암호문을 어떤 복호화 함수를 통해 평문으로 바꾸는 것을 말한다. 암호의 작동방식 암호는 다음과 같은 두개의 주된 구성요소로 이루어진다. 치환(permutation) 더보기…
안드로이드와 클린 아키텍처 안드로이드 앱 아키텍처에 관심을 갖게 되면 필히 접하는 키워드, 클린 아키텍처에 대해서 알아보려고 한다. 클린 아키텍처 “If you want to go fast, if you want to get done quickly, if you want your code to be easy to write, make it easy to read” “빠르고 신속하게 코드작성을 더보기…
윤곽선(Contour)이란? 객체의 경계를 따라 연속적으로 결합되는 픽셀들을 윤곽선이라고 할 수 있다. 윤곽선은 모양 분석과 물체 감지 및 인식에 유용하다. 윤곽선을 찾을때는 더 나은 검출 정확도를 위해 이진화된 이미지를 사용하며, 검정 배경에서 흰색 객체를 찾는 것임을 기억하자. 윤곽선 알고리즘 윤곽선을 찾는 알고리즘이나 관련논문은 다음과 같다. Square tracing Moore-neighbor tracing Radial sweep 더보기…
찰스의 안드로이드 오픈채팅방 규칙 상업성 광고는 허용하지 않습니다. 구인광고 및 개인 앱 홍보는 자유롭게 하실 수 있습니다. 안드로이드 개발을 비롯한 모든 주제에 대해 자유롭게 질문 하실 수 있습니다. 질문 잘하는 방법은 이전 게시물을 확인해 주세요. 찰스의 안드로이드 오픈채팅방의 역할 오픈채팅방은 안드로이드 앱 개발자간 정보 공유를 통해 통찰력을 얻고, 가지고 있는 더보기…
모폴로지(Morphology) 모폴로지는 형태학적인 측면에서 이미지를 다루는 기법을 말한다. 다양한 영상 처리 시스템에서 전처리 (Pre-processing) 또는 후처리(Post-processing) 형태로 사용한다. 모폴로지 연산의 예를 들자면,이진화 된 이미지에서 노이즈를 제거하거나, 구멍을 채운다거나, 끊어진 선을 이어 붙일 때 등에 사용될 수 있다. 이 포스팅에서는 침식과 팽창 그리고 열기와 닫기 연산에 대해서 알아볼텐데, 이러한 연산들을 수행하기 더보기…
DFM이란? DFM(Dynamic Feature Module)은 기본 모듈 앱(APK)로 부터 특정 기능이나 리소스를 분리하여 추후에 Play Feature Delivery를 통해 다운로드하고 설치 할 수 있다. 일반적인 DFM의 다운로드 경로는 Play store console에 업로드한 aab 파일로 부터 생성 된 별도의 apk로 진행되기 때문에, 앱번들로 빌드한 aab 파일을 콘솔에 업로드해야 한다. 하지만 개발시에 다운로드, 진행율 더보기…
레이블링(Labeling) 레이블링이란 일반적으로 이진화 된 이미지에서 연속된 픽셀에 대해 고유한 번호를 매기는 작업을 의미 한다. 이진화에 대한 내용은 이전 포스팅에서 확인할 수 있다. 이미지의 이진화 자동 이진화 임계값 결정(Otsu) 지역 이진화 적응형 이진화 레이블링을 수행하면 객체 단위로 이미지를 분석할 수 있게 된다. 객체의 위치, 크기, ROI 추출, 모양 분석등이 가능해진다. 더보기…
적응형 이진화 지난 포스팅에서 Otsu 및 지역 이진화를 적용 했을 때 다음과 같은 결과물을 얻는 것을 확인했다. Otsu나 지역 이진화를 통한 방법은 모든 이미지에서, 특히 이미지가 서로 다른영역에서 다른 밝기값을 가질 때 잘 수행되지 않는다. 이러한 경우 적응형 이진화를 진행할 수 있다. 적응형 이진화란 이미지의 각 픽셀에 대해 개별적으로 임계값을 더보기…
