[Paper Review] Auto Recognition of Navigation Path for Harvest Robot Based on Machine Vision

 

오츠 알고리즘(Otsu Algorithm)

어떤 이미지나 영상을 thresholding 하고 싶을 때, 적정한 threshold 값을 찾아주는 알고리즘 

경계값을 임의로 정해서, 픽셀들을 두 부류로 나누고, 두 부류의 명암 분포를 반복해서 구한 다음, 두 부류의 명암 분포를 가장 균일하게 하는 경계 값을 선택한다. 

아래 예제에서는 임계값(T)이 120~140일 때 이미지가 가장 선명하다는 것을 알 수 있다. 

 

최소자승법(Least Square Method)

 

허프 변환(Hough Transform)

 

 

 

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참고자료

Auto Recognition of Navigation Path for Harvest Robot Based on Machine Vision

https://bkshin.tistory.com/entry/OpenCV-8-%EC%8A%A4%EB%A0%88%EC%8B%9C%ED%99%80%EB%94%A9Thresholding

OpenCV - 8. 스레시홀딩(Thresholding), 오츠의 알고리즘(Otsu's Method)

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=tlaja&logNo=220716834999

최소자승법(Least square Method)

https://m.blog.naver.com/windowsub0406/220894462409

[Udacity] SelfDrivingCar- 2-3. 차선 인식(hough transform)