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Image Editor 는 현 직장에서 OpenGL 이나 영상처리와 관련된 리소스를 처리하기 위해 만든 프로젝트이다. ( https://github.com/kahuz/image_editor ) OpenGL에서 처리할 png 이미지의 병합이나 yuv format 의 RGB 변환 혹은 반대와 같이 상황에 따라 필요한 리소스를 만들고 편집하기 용이하게 하기 위해 만들었다. 블로그 내에 소개한 ImGui 를 이용하여 UI를 구성하였고 심플한 텍스처는 opengl로 생성하여 ImGui를 통해 렌더링하게 해두었다. 깃헙의 소스코드를 보면 yuv format 변환식 등이 최적화 되어 있지 않은데, 그 이유는 wiki 에 소개된 이미지 변환 수식을 그대로 코드화하는 공부 개념으로 작성했기 때문이다. 아래는 샘플 영상이다.

QILT의 기본 토대가 완성되었다. 우선은 영상이나 이미지를 입력 받아 라벨링 이미지를 생성하는 부분만 완료시킨 상태이다. 아무래도 평일은 알고리즘 문제를 푸는 것만으로도 시간이 부족하여 토요일, 일요일에 작업을 하다보니 진도가 느린 편인 것 같다. 아래는 간단한 데모 영상이다 QILT -ver 0.0.1 이제 뽑아낸 데이터들이 학습 데이터로 사용할 수 있는지, 다른 연구개발 프로젝트에 사용하기 전 QILT 프로그램에서 간단한 영상처리 혹은 딥러닝 모델을 추가해볼 생각이다. 목표는 8월 내로 완료인데... 과연...

QUILT 프로젝트는 이전 직장에서 딥러닝을 이용한 연구 개발 시 학습 데이터 추출의 귀찮음을 겪었던 것을 떠올려 진행하고자하는 프로젝트이다. 이름 그대로 이미지 라벨링을 빠르게 해주는 도구인데.... 기본 기능은 영상처리에서 학습 데이터를 추출할 비디오 영상에서 내가 뽑고자 하는 학습 후보군을 내가 선택하면 DB를 추출할 수 있도록 하는 도구이다. 단순한 생각으로 로직을 설계해보자면 1. 영상을 입력 받아 재생시킨다 2. 재생되고 있는 영상에서 특정 후보군을 선택 3. 선택된 후보군의 특징점을 찾아 학습 데이터에 사용할 (W x H) 크기의 이미지로 저장 이 기본 기능이 된다고 할 수 있다. 여기서 시간이 넉넉하여 기능을 추가하고자하면 .... 1. 옵티컬 플로우와 같은 알고리즘을 이용하여 후보군 선택..