• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.700-702
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• 2018

본 논문은 OpenCV를 이용해서 몸을 움직이지 못하는 루게릭병 환자들을 위해 동공을 추적하여 의사소통하는 시스템을 소개한다. OpenCV를 이용한 얼굴 및 눈동자 추적과, Python환경에서 눈의 움직임 검출과 문자를 출력한다. 본 논문에서는 웹캠을 사용하고 눈동자를 추적하고 눈동자의 좌표 값에 따라 눈동자의 움직임을 파악하고 사용자의 의도에 맞는 문자를 출력한다. 누구나 쉽게 접근할 수 있는 블루투스를 이용하여 핸드폰으로 쉽게 문자를 출력할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1193-1198
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• 2022

현대 사회의 급속한 발전으로 무인 처리 시스템이 사회적으로 대두됨에 따라 OpenCV를 이용하여 영상이나 이미지를 자동으로 분석 및 처리하여 의미 있는 결과물을 도출해내고 사회가 요구하는 역량을 기르기 위해서 라즈베리 파이 4를 이용한 얼굴인식 출결 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. 라즈베리 파이 4를 기반으로 Python3를 사용하여 소프트웨어를 설계하고, 오픈소스인 OpenCV, Haar cascade와 Kakao API, 구글 드라이브 등의 기술들을 사용하여 얼굴등록, 얼굴인식을 통한 손쉬운 출석 체크로 Kakao API를 통해 실시간으로 사용자와 통신할 수 있고 출석 확인 및 수정을 편리하게 할 수 있는 얼굴인식 출결관리 시스템을 연구하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.291-297
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• 2018

본 논문에서는 무대에서의 방송용 카메라를 위한 자동 객체추적 시스템을 구현한다. 객체추적을 위해서 Open-CV 기반의 파이썬 프로그램을 탑재한 PC, 라즈베리파이 3, 모바일 장치를 사용한다. 영상 객체추적 방법으로는 mean-shift, CAMshift, GMM을 이용한 백그라운드 모델링, SURF를 이용한 템플레이트 기반 추적, CMT, TLD 등의 방법들이 있다. CAMshift 알고리즘은 고속 및 성능의 강인함으로 실시간 추적에 효율적이지만, 본 논문에서는 CMT 알고리즘을 이용한 방송용 카메라의 영상 객체추적 시스템을 구현한다. 이것은 정적 및 적응형 일치성 때문에 최적의 영상 추적 방법이다. 제안된 시스템은 무대에서의 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상 추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.689-698
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• 2021

본 논문에서는, 블루투스 무선통신 및 영상처리 기법을 이용한 차선 인식, 조향제어 및 속도제어 알고리즘을 개발하였다. 자율주행 차량이 영상처리 기법 기반으로 도로 교통 신호를 인식하는 대신에 블루투스 무선통신을 이용하여 전자 교통 신호로부터 속도 코드를 수신하여 도로 허용속도를 인식하는 방법론을 개발하였다. 그리고 캐니 알고리즘, 허프 변환을 이용하여 차선을 추적하도록 하는 PWM 제어 기반의 조향제어 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘의 정확성을 확인하기 위해서 차량 시작품과 차량 및 주행 트랙 시작품을 개발하였다. 조향제어 및 속도제어를 위한 주제어 장치로 라즈베리 파이 및 아두이노를 각각 적용하였으며 구현 언어로는 Python과 OpenCV를 사용하였다. 차량 시작품과 모의트랙을 이용한 차선 추적 및 운전 제어 성능 평가 실험에서 유효한 성능을 보임으로서 제안된 방법론의 실효성을 확인할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.181-189
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• 2023

In this paper, we present a case study of developing MVIS (Machine Vision Inspection System) designed for exterior quality inspection of stamping dies used in the production of automotive exterior components in a small to medium-sized factory. While the primary processes within the factory, including machining, transportation, and loading, have been automated using PLCs, CNC machines, and robots, the final quality inspection process still relies on manual labor. We implement the MVIS with general-purpose industrial cameras and Python-based open-source libraries and frameworks for rapid and low-cost development. The MVIS can play a major role on improving throughput and lead time of stamping dies. Furthermore, the processed inspection images can be leveraged for future process monitoring and improvement by applying deep learning techniques.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.615-618
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• 2019

이 모듈은 오픈소스인 Tesseract OCR 및 Open CV 라이브러리와 Raspberry Pi를 사용하여 저렴한 비용으로 구현합니다. 컴팩트한 사이즈로 사람이 직접 들고 움직이면서도 사용이 가능하며 사용자의 니즈에 따라서 한 곳에 위치하여도 사용 가능합니다. Open CV 라이브러리를 사용하여 이미지 이진화, 노이즈 필터링 후에 흑백 이미지를 만들고 윤곽선 검출 알고리즘을 통해서 번호판 영역을 추출하여 Tesseract OCR 엔진을 사용해서 차량 번호판이 추출된 이미지에서 차량 번호를 인식 합니다. 인식된 번호는 Tkinter 와 Python, 데이터베이스를 활용하여 구현된 GUI프로그램을 통해서 유료주차장(선불, 후불) 또는 아파트에서 사용할 수 있는 주차장 관리 서비스를 함께 제공합니다.

• 한국표면공학회지
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• 제54권2호
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• pp.84-89
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• 2021

The visual inspection method is widely used for corrosion damage analysis of steel plate due to the cost-efficient, fast and reasonably accurate results. However, visual inspection of corrosion deteriorated degree has a problem that the reliability of results differs depending on the inspector's individual knowledge and experience. In this study, we evaluated the degree of corrosion from a given image by using image segmentation method based on the grabcut and HSV(Hue, Saturation, Value) color image processing techniques for the development of an automatic inspection tool. The code written in Python based OpenCV-python libraries was used to categorize the images.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.17-23
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• 2019

본 논문에서는 미니 드론을 조종하면서 드론에 부착된 카메라가 촬영하는 영상을 실시간으로 받아들여 특정인의 얼굴을 인식하여 확인시켜주는 시스템 개발 방법론을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해서는 OpenCV, Python 관련 라이브러리 및 드론 SDK 등을 사용한다. 실시간 드론 영상으로부터 특정인의 얼굴 인식 비율을 높이기 위해서는 딥러닝 기반의 얼굴 인식 알고리즘을 사용하며 특히 Triples 원리를 활용한다. 시스템의 성능을 확인하기 위해 저자 얼굴을 기준으로 30회 동안 얼굴 인식 실험을 수행한 결과 약 95% 이상의 인식률을 보여주었다. 본 논문의 연구 결과물은 관광지, 축제 행사장 등에서 특정인을 드론으로 빠르게 찾기 위한 목적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.17-26
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• 2019

본 연구는 환자의 알레르기 예방시스템을 구축하기 위해 스마트폰을 이용하여 저장된 처방전의 이미지잡음제거를 위한 ROI 추출 방법에 중점을 두었다. 현재 ROI 추출은 제한된 실험 환경에서 좋은 성능을 보여 주었지만 실제 환경에서의 성능은 잡음으로 인해 좋지 않았다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 ROI 추출을 위해 스마트폰 영상에서 발생하는 잡음제거 방법을 제안한다. SMF, DIN, DAE, DAECNN(Denoising Autoencoder with Convolution Neural Network) and median filter with DAECNN(MF+DAECNN) 방법을 실험하였고 그 결과 DAECNN 및 MF + DAECNN 방법이 스마트폰에서 이미지의 잡음제거가 효과적임을 보여주었다. 성능 향상을 검증하기 위해 SSIM, PSNR 및 MSE 방법을 사용하였고 이 시스템은 OpenCV, C ++ 및 Python로 구현 및 실험되었고 실제 이미지에서 성능 테스트를 거쳐 자연잡음(natural noise)을 제거하는데 본 논문에서 제안한 DAECNN과 MF+DAECNN이 각 69%로 기존의 DAE 방법 55% 보다 상대적으로 높은 결과를 도출하였다.