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VideoProcessingModule/크롭전략별 지연시간 및 정확도.txt
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| 1 | +크롭전략분류 | ||
| 2 | +============================================================== | ||
| 3 | +1번 | ||
| 4 | +침식 및 팽창 연산 없음. GaussianBlur(3,3)적용 | ||
| 5 | +너비 50pixel 이하, 높이 35픽셀 이하 무시 / 너비 & 높이 상호비율 2.0이상 배제 / 높이 50픽셀, 너비 100픽셀 이상 배제 | ||
| 6 | + | ||
| 7 | +처리 사진 : 8장 | ||
| 8 | +적중 : 2장 [25% 정확도] 미추출 : 6장 | ||
| 9 | +평균 처리시간 : 0.0059sec | ||
| 10 | +잡음 : 2장(전체 크롭이미지 4장중) | ||
| 11 | +Code | ||
| 12 | + if w < 50 and h < 35: | ||
| 13 | + continue | ||
| 14 | + if h / w > 2.0 or w / h > 2.0: | ||
| 15 | + continue | ||
| 16 | + if h>50 or w>100: | ||
| 17 | + continue | ||
| 18 | +============================================================== | ||
| 19 | +2번 | ||
| 20 | +침식 및 팽창 연산 없음. GaussianBlur(3,3)미적용 | ||
| 21 | +너비 50pixel 이하, 높이 35픽셀 이하 무시 / 너비 & 높이 상호비율 2.0이상 배제 / 높이 50픽셀, 너비 70픽셀 이상 배제 | ||
| 22 | +처리 사진 : 8장 | ||
| 23 | +적중 : 3장 [40%정확도] 미추출 : 5장 | ||
| 24 | +평균 처리시간 : 0.007sec | ||
| 25 | +잡음 : 8장(전체 크롭이미지 4장중) | ||
| 26 | +Code | ||
| 27 | + if w < 50 and h < 35: | ||
| 28 | + continue | ||
| 29 | + if h / w > 2.0 or w / h > 2.0: | ||
| 30 | + continue | ||
| 31 | + if h>50 or w>70: | ||
| 32 | + continue | ||
| 33 | +============================================================== | ||
| 34 | +3번 | ||
| 35 | +침식 및 팽창 연산 없음. GaussianBlur(3,3)미적용 | ||
| 36 | +너비 50pixel 이하, 높이 35픽셀 이하 무시 / 너비 & 높이 상호비율 2.0이상 배제 / 높이 40픽셀, 너비 70픽셀 이상 배제 | ||
| 37 | +처리 사진 : 8장 | ||
| 38 | +적중 : 3장 [40%정확도] 미추출 : 5장 | ||
| 39 | +평균 처리시간 : 0.07sec | ||
| 40 | +잡음 : 4장(전체 크롭이미지 7장중) | ||
| 41 | +* 가우시안블러 미적용 시, 처리이미지에 따라 지연시간이 1초대까지 튀기도함 | ||
| 42 | +Code | ||
| 43 | + if w < 50 and h < 35: | ||
| 44 | + continue | ||
| 45 | + if h / w > 2.0 or w / h > 2.0: | ||
| 46 | + continue | ||
| 47 | + if h>50 or w>70: | ||
| 48 | + continue | ||
| 49 | +============================================================== | ||
| 50 | +4번 | ||
| 51 | +침식 및 팽창 연산 없음. GaussianBlur(3,3)적용 | ||
| 52 | +너비 50pixel 이하, 높이 35픽셀 이하 무시 / 너비 & 높이 상호비율 2.0이상 배제 / 높이 40픽셀, 너비 70픽셀 이상 배제 | ||
| 53 | +처리 사진 : 8장 | ||
| 54 | +적중 : 2장 [25%정확도] 미추출 : 6장 | ||
| 55 | +평균 처리시간 : 0.005sec | ||
| 56 | +잡음 : 5장(전체 크롭이미지 7장중) | ||
| 57 | +Code | ||
| 58 | + if w < 50 and h < 35: | ||
| 59 | + continue | ||
| 60 | + if h / w > 2.0 or w / h > 2.0: | ||
| 61 | + continue | ||
| 62 | + if h>50 or w>70: | ||
| 63 | + continue | ||
| 64 | +============================================================== | ||
| 65 | +5번 [ Best ] | ||
| 66 | +침식 및 팽창 연산 없음. GaussianBlur(3,3)적용, 컨투어 옵션 : cv2.RETR_CCOMP cv2.CHAIN_APPROX_NONE | ||
| 67 | +너비 50pixel 이하, 높이 35픽셀 이하 무시 / [너비 / 높이] 상호비율 2.0이상 배제 / [높이/너비] 비율 1.0이상 배제 / 높이 40픽셀, 너비 70픽셀 이상 배제 | ||
| 68 | +처리 사진 : 8장 | ||
| 69 | +적중 : 5장 [62%정확도] 미추출 : 3장 | ||
| 70 | +평균 처리시간 : 0.015sec | ||
| 71 | +잡음 : 3장(전체 크롭이미지 10장중) | ||
| 72 | +Code | ||
| 73 | + | ||
| 74 | +contours, heirarchy = cv2.findContours(newimg, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # get contours | ||
| 75 | + | ||
| 76 | + if w < 50 and h < 35: | ||
| 77 | + continue | ||
| 78 | + if h / w > 1.0 or w / h > 2.0: | ||
| 79 | + continue | ||
| 80 | + if h>40 or w>70: | ||
| 81 | + continue | ||
| 82 | +============================================================== | ||
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