Data Analysis for Investment & Control

역시 우리나라에서는 어떤 아이디어를 생각해 낼 지라도 당장 산업내에 적용할 수 없다면, 인정받기가 쉽지 않은 것 같다. 그럴 때면 그래도 외국은 좀 낫지 않을까 라는 생각이 드는 것이 사실이다. 기회를 만들고 준비해서 외국으로 나가야지 싶다. 지난 석사 2년 동안을 생각해 보면, 너무 현실감 없이 하고 싶은 연구만 해온게 아닌가하는 생각이 강하게 든다. 무작정 교수님이 닥치는대로 눈문 수만 늘리는 일에 동참해서 여기저기 쓸데 없는 논문만 내고, 논문 실적이 아무리 10편이 넘는다고 해봐야 과연 가치를 부여할 수 있는 페이퍼가 얼마나 될까? 더군다나 국내 대기업을 비롯한 회사들은 논문 실적은 아무런 도움도 되지 않는데, 역시 지방국립대라서 그런지 눈 가리고 귀도 막고 사는 것 처럼 살아왔다는 느낌이다. 내..

이진화 다음은 잡음제거를 위한 필터링 연산이다. 여기서는 cvErode라는 함수 하나로 간단히 구현된다. 약간 어려울 수 있는 부분은 라벨링 과정인데, 기존에 쓰던 라벨링 알고리즘은 이진화된 영상에서의 살아남은 덩어리들의 면적을 찾아서 라벨링하는 방법이었다. OpenCV에서도 cvBlob이라는 것을 사용해서 비슷하게 처리하는 것 같지만, 해당 함수를 찾다가 포기하고 윤곽선 찾기 함수 기반으로 하는 방법이 있길래 그걸 사용중이다. 함수는 cvFindContours인데, 새로 선언해 주어야 하는 변수가 몇 개 있다. IlpImage *image = cvCreateImage(cvSize(width, height), 8, 1); CvMemStorage *Storage = veCreateMemStorage(); ..