머신러닝에서의 이미지 처리 및 표현의 응용

이미지는 컴퓨터에 어떻게 저장되나요?

먼저 흑백 이미지가 컴퓨터에 바이너리 형식으로 저장되는 방식을 이해해 보겠습니다. 컴퓨터는 픽셀을 사용하여 이미지의 가장 작은 단위를 나타내며 각 픽셀은 검정색과 흰색의 두 가지 색상만 저장할 수 있습니다. 컴퓨터는 검정색을 0으로, 흰색을 1로 표현한 후 전체 흑백 이미지를 저장하기 위해 각 픽셀의 색상 값을 일련의 이진수로 배열합니다. 다음으로 컬러 이미지가 어떻게 저장되는지 살펴보겠습니다.

이미지의 각 픽셀은 숫자 값으로 표시됩니다. 이러한 숫자 값을 픽셀 값이라고 하며 픽셀의 밝기나 색상 정보를 나타냅니다. 흑백 이미지에서 픽셀 값의 범위는 일반적으로 0에서 1까지이며, 0은 검정색을 나타내고 1은 흰색을 나타냅니다.

따라서 컴퓨터의 모든 이미지는 이 형식으로 저장됩니다. 그 안에 숫자 행렬이 있는데, 이 행렬을 채널이라고도 합니다.

회색조 이미지 표현이란 무엇인가요?

회색조 이미지는 한 가지 색상만 사용하는 단색 이미지입니다. 회색조 이미지에는 색상 정보가 없고 회색 음영만 있습니다. 그레이스케일은 흑백이 아니라 회색의 색조가 다릅니다. 그래서 그레이스케일이라고 부릅니다.

일반 회색조 이미지는 일반적으로 8비트/픽셀 데이터를 포함하고 256개의 회색 레벨을 갖습니다. 12 또는 16비트/픽셀 이미지는 일반적으로 의료 영상 및 천문학에 사용됩니다.

회색조 흑백 이미지의 픽셀 값 범위는 0부터 255까지이며, 0은 가장 어두운 색상을 나타내고 255는 가장 밝은 색상을 나타냅니다.

컬러 이미지는 컴퓨터에 어떻게 저장되나요?

컬러 이미지는 빨간색, 녹색, 파란색의 세 가지 색상으로 구성됩니다. 이 세 가지 색상 채널은 RGB 순서로 배열되어 스택을 형성합니다. 현대의 컬러 디지털 이미지도 이 원칙을 따릅니다. 모든 색상은 이 세 가지 기본 색상을 혼합하여 생성할 수 있기 때문입니다.

이미지의 특징 추출

이미지의 3차원 공간을 처리하는 것은 때로는 복잡하고 중복될 수 있습니다. 특징 추출에서 이미지를 2차원 행렬로 압축하면 처리 과정이 단순화될 수 있습니다. 이는 회색조 스케일링 또는 이진화를 통해 달성할 수 있습니다. 회색조 스케일링은 이미지를 다양한 회색조 강도의 조합으로 표시할 수 있으므로 이진화보다 풍부합니다. 이진화는 단순히 0과 1로 구성된 행렬을 구성합니다.

따라서 머신러닝에서 컴퓨터 비전(CV) 작업을 수행할 때 그레이스케일이나 바이너리 형식으로 변환하는 등 압축을 통해 특징을 추출할 수 있습니다.

위 내용은 머신러닝에서의 이미지 처리 및 표현의 응용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!