1. About this deck
허블우주망원경(Hubble Space Telescope, HST)은 1990년에 지구 저궤도로 발사된
우주망원경으로 현재도 가동 중이다. 허블은 최초의 우주망원경은 아닐지언정 가장 크고 가장
쓰임이 많은 우주망원경 중 하나이며, 천문학에서 없어서는 안 될 연구 도구이자 공공관계
구축에 도움을 주는 것으로도 유명하다. 허블의 명칭은 천문학자인 에드윈 허블의 이름에서 본뜬
것으로, 콤프턴 감마선 관찰위성, 찬드라 엑스선 관찰위성, 스피처우주망원경과 함께 NASA의
거대관찰위성 Great Observatories의 일원이다.
2.4미터의 주거울을 갖춘 허블의 주요 장비 네가지는 근자외선, 가시광선, 근적외선 스펙트럼을
관찰한다. 허블의 궤도는 지구의 대기권의 방해를 피해 지상 망원경과 비교해서 배경광의 영향을
대폭 줄일 수 있으므로 해상도가 매우 높은 영상을 얻는데 적합하다. 허블은 역대 가장 상세한
가시광선 영상들을 촬영함으로써 먼 시공간의 모습을 제공하기도 하였다. 우주의 팽창속도를
정확하게 측정한 것처럼, 허블이 이룩한 수많은 관측은 곧 천체물리학 난제의 돌파구로 이어졌다.

2. • 전자현미경(電子顯微鏡)은 물체를 비출 때 빛 대신 음극선을 사용하
는 기구이다. 진공 상태에서만 작동된다.
• 10만 배의 배율을 가지며, 물질의 미소 구조를 보는 데 이용한다. 투
과 전자 현미경(TEM), 주사 전자 현미경(SEM), 반사 전자 현미경
(Reflection electron microscope, REM), 투사 주사 전자 현미경
(STEM), 저전압 전자 현미경(LVEM), 저온 전자 현미경 등이 있다.

3. Opencv
OpenCV(Open Source Computer Vision)은 실시간 컴퓨터
비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리
C/C++, Python으로 개발이 가능함
OpenCV는 TensorFlow , PyTorch 및 Caffe의 딥러닝 프레
임워크를 지원
원래 인텔에서 개발했다
오픈소스이며 무료이다
최신버전은 4.1.1

4. 목차
• OpenCV 설치
• 주요 클래스: 기본 자료형 클래스, Mat 클래스, Vec과 Scala 클래스, Input클래스와 Output클래스
• 주요 기능 : 카메라와 동영상, 그리기 함수, 이벤트 처리, 데이터파일 입출력, 유용한 기능
• 영상조절: 밝기조절, 명암비조절, 히스토그램 분석
• 영상의 산술 및 논리연산
• 필터링: 영상의 필터링, 블러닝, 샤프닝, 잡음제거
• 기하학적 변환: 어파인변환(영상의 기하학적 변환), 투시변환(원근법에 따라 입체감을 주면서 표현)
• 에지검출과 응용: 에지검출, 직선검출과 원검출
• 컬러영상 처리: 컬러영상 다루기, 컬러영상 처리기법
• 이진화와 모폴로지연산(침식과 패창)
• 레이블링( 같은 픽셀 값들끼리 그룹화하여 번호를 매긴 것)과 외곽선검출
• 객체검출: 템플릿 매칭, 얼굴검출, HOG알고리즘, 보행자검출
• 지역특징점검출과 매칭: 코너검출,특징점검출,특징점매칭, 영상이어붙이기
• 머신러닝: K최근점이웃, 서포트 벡터 머신, DNN(딥뉴럴네트워크), SSD(Single Shot Detector),얼굴검출

5. 흑백 이미지

6. 컬러 이미지: 픽셀바이트, rgb, cmyk

7. 이미지 파일 포맷
• BMP: 압축하지 않고 저장. 파일구조가 간단하지만, 파일용량이
커진다. 파일입출력도 빠른 편.
• JPG: 사진과 같은 트루컬러를 저장하기 위해 사용. 손실압축. 파
일용량이 적어진다.
• GIF: 256이하의 색상을 가진 영상을 저장. 사진저장시 화질이 크
게 손상된다. 인터넷에서 움직이는 그림에 사용. 컴퓨터비전에
서는 잘 사용되지 않음.
• PNG: 무손실 압축. 트루컬러, 그레이스케일 모두 지원. JPG처럼
픽셀값이 변하지 않음.PNG파일은 알파체널을 지원하기 때문에
이미지를 투명하게 처리가능.

8. 실습
1.이미지 읽기
imread("lenna.bmp");
2.이미지 저장
cvSaveImage("복사.jpg", image);
3.흑백이미지로 변환
cv::cvtColor( image, gray, CV_BGR2GRAY );

9. #include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
cout << "Hello OpenCV " << CV_VERSION << endl;
Mat img;
img = imread("lenna.bmp");
if (img.empty()) {
cerr << "Image load failed!" << endl;
return -1;
}
namedWindow("image");
imshow("image", img);
waitKey();
return 0;
}

10. #include "opencvcv.h"
#include "opencvhighgui.h"
int main()
{
IplImage* image = cvLoadImage("조석.jpg", 1);
cvNamedWindow("window");
cvShowImage("window", image);
cvWaitKey(0);
cvSaveImage("복사.jpg", image);
cvDestroyWindow("window");
cvReleaseImage(&image);
return 0;
}

11. #include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
/// Read 8-bit grayscale image
cv::Mat image = cv::imread( "{YOUR_IMAGE_PATH}/frozen.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
if( !image.data) {
cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
return -1;
}
// Create a new matrix to hold the gray image
cv::Mat gray;
// convert RGB image to gray
cv::cvtColor( image, gray, CV_BGR2GRAY );
cv::namedWindow( "Display window", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cv::imshow( "Display window", image );
cv::namedWindow( "Result window", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
cv::imshow( "Result window", gray );
cv::waitKey( 0 );
return 0;
}

12. // RGB to CMYK conversion
void rgb2cmyk(cv::Mat& img, std::vector<cv::Mat>& cmyk) {
// Allocate cmyk to store 4 componets
for (int i = 0; i < 4; i++) {
cmyk.push_back(cv::Mat(img.size(), CV_8UC1));
}
// Get rgb
std::vector<cv::Mat> rgb;
cv::split(img, rgb);
// rgb to cmyk
for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
for (int j = 0; j < img.cols; j++) {
float r = (int)rgb[2].at<uchar>(i, j) / 255.;
float g = (int)rgb[1].at<uchar>(i, j) / 255.;
float b = (int)rgb[0].at<uchar>(i, j) / 255.;
float k = std::min(std::min(1- r, 1- g), 1- b);
cmyk[0].at<uchar>(i, j) = (1 - r - k) / (1 - k) * 255.;
cmyk[1].at<uchar>(i, j) = (1 - g - k) / (1 - k) * 255.;
cmyk[2].at<uchar>(i, j) = (1 - b - k) / (1 - k) * 255.;
cmyk[3].at<uchar>(i, j) = k * 255.;
}
}
}

13. // Test rgb2cmyk function
int main(int argc, char** argv) {
// TODO: change filename
cv::Mat src = cv::imread("c:filename.jpg");
std::vector<cv::Mat> dst;
rgb2cmyk(src, dst);
// Display results
cv::imshow("src", src);
cv::imshow("c", dst[0]);
cv::imshow("m", dst[1]);
cv::imshow("y", dst[2]);
cv::imshow("k", dst[3]);
cv::waitKey();
return 0;
}