SeungWoo 님의 블로그

1. 도입: 두 사진을 완벽하게 겹치고 싶을 때우리가 사진을 찍다 보면 미세하게 손이 떨리거나, 각도가 틀어질 때가 있습니다. 만약 이 두 사진을 합쳐서 노이즈를 줄이거나 변화를 관찰해야 한다면 어떻게 해야 할까요? 단순히 위치만 옮기는 것으로는 부족합니다. 미세한 회전과 비틀림까지 잡아내야 하죠. 이때 필요한 것이 바로 OpenCV의 findTransformECC입니다.2. 비유로 이해하기: "투명 종이 겹치기 장인"findTransformECC를 한마디로 정의하면 "투명 종이 겹치기 장인"입니다.상황: 아래에는 고정된 사진(Template)이 있고, 위에는 투명한 종이에 인쇄된 사진(Input)이 있습니다.미션: 위에 있는 투명 종이를 이리저리 움직이고, 돌리고, 살짝 늘려서 아래 사진과 '완벽하게'..

1. 서론: 왜 우리는 '속도'에 집착하는가?머신비전 현장에서 1ms의 차이가 생산성에 미치는 영향.문제 제기: 복잡해지는 알고리즘(CLAHE, Deep Learning 등)과 고해상도 이미지 사이에서 CPU는 비명을 지르고 있다.→ 이때 구원투수로 등장하는 것이 바로 "SIMD"(Single Instruction Multiple Data)다.2. 비유로 이해하는 SIMD: "나 홀로 요리사 vs 분신술 요리사"SISD (기존 방식): 한 명의 요리사가 손님 한 명의 주문을 받아 달걀 프라이를 하나씩 만드는 과정. (픽셀 하나하나 순차 처리)SIMD (최적화 방식): 요리사가 특수 제작된 커다란 팬을 사용하여, 한 번의 뒤집기 동작으로 8개 혹은 16개의 달걀 프라이를 동시에 만드는 과정."명령은 한 번..