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[네트워크] OSI 7계층 모델 OSI 참조모델이란?: 서로 다른 기종으로 구성된 네트워크 간의 통신을 위해 ISO 기구에서 제안한 표준 프로토콜로, 개방형 시스템 상호 연결 모델이다. OSI 참조 모델의 역할1 모듈별 기능 특화2 설계 개발 가속화3 네트워크의 작동 방법 이해4 인터페이스 표준화5 네트워크의 복잡성 단순화6 상호연동 및 동작기술 보장 계층화7계층 : 응용 프로그램 ㅡ6계층 : 표현 상위 계층5계층 : 세션 메시지 표현 형식, 사용자 서비스4계층 : 전송 ㅡ3계층 : 네트워크 하위 계층2계층 : 데이터링크 데이터 전달, 경로 설정1계층 : 물리 ㅡ 캡슐화데이터링크 계층에서는 트레일러가 붙거나 분리된다.Host A : 각 계층을 통과할 때마다 각종 정보를 담은 헤더가 추가됨Host B : 전달받은 데이터의 헤더를 분리하고.. 2017. 12. 19.

[네트워크] 윈도우 네트워크명령어 1. ipconfig 자신의 NIC(랜카드)에 1 할당된 정보를 보거나 2 재할당 할 때 사용하는 명령어 기본적으로 ipconfig 라고 입력하면 NIC(랜카드)에 할당된 IP주소, 서브넷 마스크 값, 기본 게이트웨이 주소 값이 표시된다. ipconfig [/allcompartments] [옵션] 으로도 사용 가능 /?도움말 메시지 표시 /all자세한 정보 표시/renew/renew E*할당받은 DHCP정보 갱신 할당받은 DHCP정보 중 E로 시작되는 이름을 가진 정보 갱신/release/release *Con*모든 연결에 대해 DHCP를 통해 얻은 설정정보를 해제Con이 들어간 모든 연결에 대한 설정정보 해제/flushdnsDNS 확인 프로그램의 캐시 삭제/registerdns모든 DHCP 정보를 새로.. 2017. 12. 19.

[네트워크] 프로토콜의 요소와 기능 프로토콜 (Protocol) 본래 외교에서 의례 또는 의정서를 나타내는 말로 쓰이지만,네트워크 구조에서는 표준화된 통신규약으로서 효율적으로 긴으을 발휘하기 위한 협정즉, 통신을 하려는 두 개체 간 무엇을, 어떻게, 언제 통신할 것인가를 서로 약속한 것 프로토콜의 주요 요소 구문 (Syntax) 데이터 구조나 형식, 데이터가 어떤 순서로 표현되는지를 의미함의미 (Semantics) 비트에서 각 부분의 뜻을 가리키는 것 특정 패턴은 어떻게 해석되며, 해석에 기초하여 어떤 동작을 취할 것인가에 해당하는 정보타이밍 (Timing) 언제, 얼마나 빨리 데이터를 전송할 것인지에 대한 정보 프로토콜의 기능 분할 / 재조립 Application 계층에서 메시지 전송이 용이하도록 데이터를 동일한 크기의 작은 블록으로 분.. 2017. 2. 27.

[영상처리] openCV2 이진화 트랙바, 모폴로지 - 침식 팽창 열림 닫힘 연산 Binarization, 이진화threshold 값을 정한 후, 한쪽은 0으로 다른 한쪽은 1 또는 255로 바꾸는 작업 이진화 트랙바 설정 void binaryzationTrackbar(int, void*){ out2 = out1.clone(); for (int y = 0; y = value) out2.at(y, x) = 255; else out2.at(y, x) = 0; } } imshow("edgeBinarization", out2);} Morphology, 모폴로지 영상 내 각 밝은 영역이나 어두운 영역을 축소, 확대하는 기법이진화.. 2017. 2. 27.

[영상처리] openCV2 히스토그램, 정규화, 스트레칭, 균등화 Histogram, 히스토그램영상 내 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 함수의 꼴로 나타낸 것을 히스토그램이라고 한다. 다음과 같은 수식으로 표현할 수 있다. h(g)=ngg = 그레이스케일 값을 나타내고 범위는 0~255n_g = 그레이스케일 값이 g 인 픽셀의 개수를 나타낸다 h(g) 함수의 값은 영상의 크기에 따라 작거나 커질 수 있다. 그러므로 n_g 를 영상의 전체 픽셀의 개수로 나누는 정규화(normalize) 과정을 통하여 히스토그램을 표현하기도 한다. 정규화된 히스토그램 정규화된 히스토그램 다음과 같은 수식으로 표현되며, 특정 그레이 스케일(gray scale) 값이 나타나는 확률의 개념으로 이해할 수 있다. p(g) = 확률 값, 확률을 의미하는 p로 변경 (probabili.. 2017. 2. 27.

[영상처리] openCV2 라이브러리 이용하기 - Canny Edge detector, Finding contours OpenCV 라이브러리 예제 Sobel Derivatives https://docs.opencv.org/master/d2/d2c/tutorial_sobel_derivatives.htmlLaplace Operator https://docs.opencv.org/master/d5/db5/tutorial_laplace_operator.htmlCanny Edge Detector https://docs.opencv.org/master/da/d5c/tutorial_canny_detector.htmlHough Circle Transform https://docs.opencv.org/master/d4/d70/tutorial_hough_circle.htmlFinding contours in your image https:.. 2017. 2. 27.

[영상처리] openCV2 Edge 검출 알고리즘 에지 검출 알고리즘 알아보기 1. 소벨, 프리윗, 로버츠, 라플라시안 장단점 2. 가우시안 -> 라플라시안 vs 라플라시안 비교 Edge Edge는 경계선, 윤곽선을 의미함영상에서 edge는 영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로 / 높은 값에서 낮은 값으로 변하는 부분을 뜻함edge는 영상안에 있는 객체의 경계를 가리키는 것으로, 모양과 방향성을 탐지할 수 있음에지에 해당하는 화소를 찾는 과정을 edge detection 이라 함 1차 미분 edge는 명암(밝기)의 변화가 큰 지점명암의 변화율인 기울기(gradient)를 검출하는 방법, 1차 미분이라 함수평 방향 미분 G(x) = f(x-1, y) - f(x+1, y)수직 방향 미분 G(y) = f(x, y-1) - f(x, y+1)Edge = |G(.. 2017. 2. 27.

[영상처리] OpenCV2 픽셀 연산 – 평균, 덧셈, 뺄샘, 평균 값, 가중 평균 값, 가우시안 필터 두 이미지간 픽셀의 평균 값 구하기void avgImage(Mat &img1, Mat &img2, Mat &out){ for (int y = 0; y 두 이미지간 픽셀의 더한 값 구하기#include #include #include using namespace cv; void addImage(Mat &img1, Mat &img2, Mat &out){ for (int y = 0; y < out.siz.. 2017. 2. 27.

[영상처리] openCV2 이미지 기본 연산, 색상 모델 잡음 생성#include #include #include using namespace std;using namespace cv; void salt(Mat &image, int snum){ for (int n = 0; n < snum; n++) { int x = rand() % image.cols; int y = rand() % image.rows; if (image.channels() == 1) // Gray { image.at(y, x) = 0; // 흰색 잡음 } else if (image.channels() == 3) // RGB { image.at(y, x)[0] = 255; image.at(y, x)[1] = 255; image.at(y, x)[2] = 255; } }} int main(){ M.. 2017. 2. 27.

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