• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.173-180
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• 2016

OpenCV는 디지털 영상처리와 컴퓨터 비전에서 사용되는 프로그래밍 언어이다. 본 연구에서는 OpenCV 프로그래밍 언어를 이용하여 제작된 미디어 아트를 살펴보고 활용 가능성에 대하여 알아본다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 미디어 아트에서 자주 사용되는 OpenCV 함수와 활용 예를 살펴본다. 둘째, OpenCV를 이용한 미디어 아트를 함수와 작품 제작을 위해 사용된 프로그래밍 언어와 환경을 중심으로 기술한다. 셋째, 기술된 OpenCV를 이용한 미디어 아트 작품들의 특징을 사용된 함수들과 프로그래밍 언어를 중심으로 분석한다. 이 연구는 OpenCV 또는 프로그래밍 언어를 이용하여 미디어 아트를 제작하려는 아티스트들에게 가이드라인을 제공할 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.75-78
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• 2022

Deep Neural Networks (DNN) has become an essential data processing architecture for the implementation of multiple computer vision tasks. Recently, DNN-based algorithms achieve much higher recognition accuracy than traditional algorithms based on shallow learning. However, training and inference DNNs require huge computational capabilities than daily usage purposes of computers. Moreover, with increased size and depth of DNNs, CPUs may be unsatisfactory since they use serial processing by default. GPUs are the solution that come up with greater speed compared to CPUs because of their Parallel Processing/Computation nature. In this paper, we analyze the inference time complexity of DNNs using well-known computer vision library, OpenCV. We measure and analyze inference time complexity for three cases, CPU, GPU-Float32, and GPU-Float16.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.211-218
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• 2021

건설 현장은 다양한 위험요소가 존재하고 있다. 안전재해를 줄이고자하는 다양한 접근이 있으나 어느 정도 한계성을 가지고 있다. IT의 무선통신 기술과 빠르게 발전하고 있는 이미지 처리 기술을 활용하여 위험요소를 사전에 식별하고 능동적으로 대응한다면 건설 현장에서의 재해를 감소시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 건설 현장의 위험요소를 사전에 발견할 수 있는 시스템을 구성하고 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 OpenCV를 이용하여 건축현장의 위험요소를 발견하고 대응할 수 있도록 하는 시스템을 제안하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.161-170
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• 2024

With the technological advances, the humans have made so much progress in the ease of living and now incorporating the use of sight, motion, sound, speech etc. for various application and software controls. In this paper, we have explored the project in which gestures plays a very significant role in the project. The topic of gesture control which has been researched a lot and is just getting evolved every day. We see the usage of computer vision in this project. The main objective that we achieved in this project is controlling the computer settings with hand gestures using computer vision. In this project we are creating a module which acts a volume controlling program in which we use hand gestures to control the computer system volume. We have included the use of OpenCV. This module is used in the implementation of hand gestures in computer controls. The module in execution uses the web camera of the computer to record the images or videos and then processes them to find the needed information and then based on the input, performs the action on the volume settings if that computer. The program has the functionality of increasing and decreasing the volume of the computer. The setup needed for the program execution is a web camera to record the input images and videos which will be given by the user. The program will perform gesture recognition with the help of OpenCV and python and its libraries and them it will recognize or identify the specified human gestures and use them to perform or carry out the changes in the device setting. The objective is to adjust the volume of a computer device without the need for physical interaction using a mouse or keyboard. OpenCV, a widely utilized tool for image processing and computer vision applications in this domain, enjoys extensive popularity. The OpenCV community consists of over 47,000 individuals, and as of a survey conducted in 2020, the estimated number of downloads exceeds 18 million.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.763-764
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• 2008

Sensing is an important part of a smart home system. Vision sensors are a type of passive systems, which are not sensitive to noise. In this paper, we implement a prototype for stereo vision systems using OpenCV. It is an open source library for computer vision developed by Intel corporation. The prototype will by used for comparing performance among various stereo algorithms and for developing a stereo vision smart camera.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.61-64
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• 2013

본 논문에서는 모바일 기반 OpenCV 라이브러리를 이용한 마커리스 객체 인석 성능 향상을 위한 소프트웨어적인 관점의 방법을 제안한다. 기존의 마커리스 기반 알고리즘을 이용하여 테스트를 수행한 후 성능에 저하를 발생시키는 요인들을 분석하고 그에 따른 상황별 적절한 해결책을 제시한다. 이에 따라 크게 프로그램 코드 개선, 마커리스 기반 알고리즘 코드 개선, 센서를 활용한 성능 향상을 도모한다. 프로그램 코드 개선은 테스트 결과를 분석 한 후 수행시간이 가장 많이 소요되는 함수를 최적화하고 또한 최적의 특징점의 수를 제한한다. 마커리스 기반 알고리즘 코드 개선은 병렬 처리가 제공되는 모바일에 한하여 병렬처리기법으로 코드를 수정한다. 마지막 센서를 활용한 성능향상은 실시간 작업 처리 단위를 묶음으로 처리하였을 때 발생하는 품질의 저하를 보정하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 마커리스 객체 인식 성능 향상 방법을 소프트웨어적인 관점에서 제안하고 이에 대한 결과 모바일 기반 실시간 증강현실 서비스를 위한 성능 향상 면에서 효과적이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.538-539
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• 2018

본 논문에서는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나인 OpenCV를 사용하여 차선 인식 기능을 구현한 내용을 정리하였다. ARM 프로세서 기반인 Raspberry Pi 3 보드에 Linux 운영체제인 Rasbian(r18.03.13)을 탑재하였고, 영상처리를 수행하기 위해 Raspberry Pi Camera를 사용하였다. 차선인식을 구현하기 위해서 OpenCV 라이브러리에 구현된 Canny Edge Detection, Hough Transform 알고리즘을 사용하였고, 소실점(Vanishing Point)의 흔들림을 방지하고 원하는 직선만을 검출하도록 RANSAC 알고리즘을 사용하였다. 또한, 검출된 차선에 따라 자동차가 주행하도록 DC모터와 Servo모터를 제어하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.393-394
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• 2018

본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완하고, 몸이 불편한 환자를 위한 문자 선택 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용해 눈 영역을 검출하고, 눈동자의 위치를 파악하여 FPGA로 보내 문자를 선택한다. 본 논문에서는 환자의 눈동자 움직임을 최소화하는 방법으로 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 쉽게 접근할 수 있고, 다양한 알고리즘을 사용할 수 있는 OpenCV와 비교적 개발 비용이 저렴하고, 수정가능한 FPGA를 사용하여 구현한 눈동자 모션 인식 및 문자 선택 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-23
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• 2016

NUI is a motion interface. It uses the body of the user without the use of HID device such as a mouse and keyboard to control the device. In this paper, we use a Pi Camera and sensors connected to it with small embedded board Raspberry Pi. We are using the OpenCV algorithms optimized for image recognition and computer vision compared with traditional HID equipment and to implement a more human-friendly and intuitive interface NUI devices. comparison operation detects motion, it proposed a more advanced motion sensors and recognition systems fused connected to the Raspberry Pi.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.111-112
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• 2007

본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.