[이펙티브 코틀린 요약] 객체 생성에 대하여

코틀린은 순수 함수형 스타일로 작성할 수도 있지만 자바처럼 OOP스타일로도 작성할 수 있다. 객체를 생성하는 방법에느 어떤 것들이 있고 어떠한 장단점이 있는지 살펴보자. 생성자 대신 팩토리 함수 사용하기 객체를 만드는 일반적인 방법은 생성자를 사용하는 방법이지만, 팩토리 패턴을 이용한 객체를 생성할 수도 있다. 팩토리 함수(패턴)의 특징 생성자와 다르게 함수에 원하는 이름을 붙일 더보기…

[이펙티브 코틀린 요약] 추상화 설계에 대하여

추상화 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming;OOP)에서 주요한 개념은 추상화, 캡슐화, 상속이 있다. 이 중 추상화에 대해서 알아본다. 추상화는 복잡성을 숨기기 위해 사용되는 단순한 형식을 의미한다. 대표적인 예가 인터페이스(interface)다. 클래스라는 복잡한 개념에서 메서드와 프로퍼티만 추출해서 단순화 했으므로 이를 추상화라 말할 수 있다. 실세계에서는 자동차를 예를 들 수 있다. 자동차는 굉장히 잘 만들어진 더보기…

[이펙티브 코틀린 요약] 재사용성(Reusability)에 대하여

프로젝트에서 이미 있던 코드를 복사해서 붙여넣고 있다면, 무언가가 잘못된 것이다. -이펙티브 코틀린 저자- Knowledge를 반복하여 사용하지 말라 여기서 언급하는 knowledge는 일반적으로 표현하는 ‘지식’과 약간 다르게 ‘의도적인 정보’를 나타내는 개념으로, <실용주의 프로그래머> 라는 책에서 언급된다. 이 책에서는 ‘Don’t Repat Yourself’라는 규칙을 ‘DRY 규칙’이라고 표현한다. 또는 WET 안티패턴이라고도 한다. 프로그램에서 중요한 knowledge를 더보기…

[이펙티브 코틀린 요약] 가독성(Readability)에 대하여

코틀린은 간결함 보다는 가독성을 좋게하는 데 목표를 두고 설계된 프로그래밍 언어다. 코틀린을 사용하면 깨끗하고 의미 있는 코드와 API를 쉽게 작성할 수 있다. 다음의 항목들을 참조하여 가독성 좋은 코드를 작성해보자. 1. 가독성을 목표로 설계하기 개발자는 코드를 작성하는 시간보다 읽는데 많은 시간을 소모한다. 따라서 항상 가독성을 생각하면서 코드를 작성해야 한다. 가독성이란 코드를 더보기…

[이펙티브 코틀린 요약] 안정성(Safety)에 대하여

이 책에서 코틀린을 사용하는 첫번째 이유로 안정성(Safety)을 꼽고 있다. 코틀린은 잠재적인 오류와 크래시를 줄이며, 사용자와 개발자 모두에게 좋은 비즈니스 가치를 제공한다라고 설명한다. 안전성은 기본적으로는 언어일뿐이고, 사실은 개발자가 이를 사용하여 어떻게 코드를 작성하느냐에 따라 안정성이 좌지우지 된다. 다음의 항목들을 참고하여 오류가 덜 발생하는 코드를 만들 수 있다고 이 책은 소개 하고 더보기…

[안드로이드로 배우는 OpenCV] Moments

Moments 모멘트(moments)는 한 점이나 축에 대한 분포를 나타낸다. 그렇기 때문에 OpenCV에서 모멘트는 이미지 픽셀 강도의 평균을 나타낸다. 즉, 모멘트란 영상의 형태를 표현하는 일련의 실수값이라고 볼 수 있다. 컴퓨터는 카메라 영상과 같은 실시간 이미지 처리시에 이미지의 픽셀 값들을 어떤 숫자로 변환한다. 영상에서 두개의 연속된 프레임(이미지) 사이에는 반드시 어떠한 변화 또는 움직임이 더보기…

[안드로이드로 배우는 OpenCV] 그랩컷(GrabCut)

그랩컷(GrabCut) 그랩컷 알고리즘은 영국 캠브릿지 마이크로소프트 연구소의 Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov 및 Andrew Blake가 만들었다. 그들의 논문인  “GrabCut”: interactive foreground extraction using iterated graph cuts 에서 확인할 수 있다. 이 알고리즘은 최소한의 상호 작용으로 전경(객체) 추출을 돕는다. 처음에 사용자가 전경 영역 주변에 사각형(Rectangle)을 그린다. 그러면 알고리즘은 최상의 결과를 얻기 위해 더보기…

[안드로이드로 배우는 OpenCV] 문서(명함) 인식기 만들기

Prerequisite : 이미지의 이진화, 윤곽선 검출, 윤곽선 근사화, 투시 변환, OCR 개요 이번 장에서는 간단한 문서 인식 앱을 만들어본다. 현재까지 공부한 내용을 잘 짜집기 하면 만들 수 있는 내용이다. 하나씩 분할 정복을 통해 목표에 접근해보자. Divide n Conquer 위 그림과 같은 앱을 만들기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐야 한다. 1. 더보기…

[안드로이드로 배우는 OpenCV] 볼록 결함 찾기 (convexity defects)

Prerequisite : 윤곽선 길이 구하기, Convex hull 볼록 결함 찾기 지난 시간에 Convex hull에 대해서 알아보았다. 이 포스팅에서는 볼록 결함(convexity defect)를 찾는 방법에 대해서 알아본다. 볼록 결함이란 convex hull로 부터 오목하게 들어간 윤곽선 중 가장 멀리 떨어진 부분을 찾는 방법이라고 할 수 있다. 자세한 내용은 stackoverflow의 한 답변으로 대체한다. OpenCV에서는 더보기…

[안드로이드로 배우는 OpenCV] Convex hull 구하기

Prerequisite : 윤곽선 길이 구하기 Convex hull Convex hull이란 2차원 평면상에 여러개의 점이 있을 때, 점들 중 일부를 이용하여 Convex(볼록)한 다각형이면서, 다각형 내부에 모든 점을 포함시키는 것을 의미한다. 아래의 이미지를 참조하여 주어진 정점에 대한 Convex hull 알고리즘의 결과를 확인하자. 현재 OpenCV에서는 convex hull을 구하기 위해 convexHull()이라는 함수를 제공하며, 이는 Jack 더보기…