서버를 운용하거나 영상 처리를 수행할 때 저장공간 또는 수행 속도를 위해 이미지 크기를 변환하기도 한다. 또는 이미지 데이터를 학습 데이터로 만드는 전처리(Preprocessing) 과정이나 학습된 모델에 정해진 사이즈에 맞추기 위해서도 이미지 크기를 변환할 수 있다. 우리는 평소 이미지 파일을 켜놓고 늘렸다 줄였다 손쉽게 이미지 모서리를 드래그하여 변형을 시킬 수 있었다. 이 과정을 위해 예를 들어본다. 우선 새 옷을 구매하였다고 가정해보자. 만약 새로 산 바지가 좀 작다고 양 끝을 잡고 당겨 제멋대로 늘려버리면 이 바지의 형태가 제대로 잡혀있을까? 그렇지 않을 것이다. 또는 큰 스웨터를 세탁기에 그대로 돌려버리면 옷이 작아질 것이다. 즉, 원본 상태에서 변형이 가해졌고 이로 인해 원형의 모습을 잃게 ..
기하학적(Geometric) 변환 기하학적(Geometric) 변환에서 어파인(Affine) 변환과 원근(or 투시, Perspective) 변환 그리고 리매핑(Remapping)이 있다. 여기서 어파인 변환과 투시 변환은 아래와 같은 차이가 있다. 어파인 변환 - 변환 결과가 평행사변형 형태 - 이미지의 끝 점 3개의 이전 위치와 변환 후의 위치를 알면 이동 관계를 알 수 있음 => 평행 사변형에서 점 3개를 알면 나머지 점의 위치 또한 알 수 있기 때문에 점 3개 투시 변환 (Perspective Transformation) - 어파인 변환보다 자유도가 높은 변환 - 이미지의 끝 점 4개의 이전위치와 변환 후의 위치를 알면 이동 관계를 알 수 있음 => 평행 사변형이 아닌 좀 더 자유로운 사각형이므로..
JPG(Joint Photographic Experts Group) 디지털 이미지 규격은 GIF, JPG(JPEG), PNG, BMP, TIFF, RAW 등이 있다. 여기서 일반적으로 많이 쓰이는 이미지 규격은 GIF, JPG(JPEG), PNG이다. 일반적으로 화질이 좋으면 용량은 커진다. 파일의 크기순대로 이미지 파일 포맷을 나열하면 아래와 같다. GIF
