비전 알고리즘 적용 결과 이미지 한눈에 보기
1 개요
필요한 알고리즘을 쉽게 찾아볼 수 있도록 비전 알고리즘을 적용한 결과를 한눈에 확인할 수 있는 표를 제공합니다.
2 Image Processing
Image Processing/Adjustment
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Color Space Adjustment |  |
 |
| 다른 색공간에서의 Offset 을 조정하는 알고리즘입니다. | ||
| Contrast |  |
 |
| 이미지의 대비를 조정하는 알고리즘입니다. | ||
| Gain Offset |  |
 |
| Gain, Offset을 적용하여 이미지 변환을 수행하는 알고리즘입니다. (Gain: 1.5, Offset: 5 동작 결과) | ||
| Gamma Correction |  |
 |
| 이미지의 감마값을 통해 밝기를 보정하는 알고리즘입니다. | ||
| Intensity Clamping |  |
 |
| 이미지의 값을 특정 범위 값으로 잘라내는 알고리즘입니다. (Min Intensity : 50, Max Intensity : 150 동작 결과) | ||
| Offset Gain |  |
 |
| Offset, Gain을 적용하여 이미지 변환을 수행하는 알고리즘입니다. (Offset: 5, Gain: 0.7 동작 결과) | ||
| White Balance |  |
 |
| 이미지의 White Point 를 조정하여 색온도를 바꾸는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Analysis
| Name | Source | Operand | Result |
|---|---|---|---|
| Correlation Coefficient |  |
 |
 |
| 두 이미지 간 상관계수를 계산합니다. | |||
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Fuzzy Entropy |  |
 |
| 이미지를 Fuzzy Set 으로 간주하여 Fuzzy Entropy 값을 산출합니다. | ||
| Gray Level Cooccurrence Matrix, GLCM |  |
 |
| 바이너리 이미지의 픽셀 간의 공간적 관계를 기반으로 텍스처 특징을 추출합니다. | ||
| Histogram |  |
 |
| 픽셀 값 분포를 구간별로 나누어 빈도를 계산합니다. | ||
| HOG |  |
  |
| 이미지의 Gradient를 Cell 단위로 Histogram화 합니다. | ||
| Moment |  |
 |
| 화소의 강도에 대한 특정한 가중평균이나 기하학적 특징 등 객체의 고유한 특성을 나타냅니다. | ||
| Projection |  |
 |
| 각 행 또는 열의 값을 합산하여 특정 방향의 분포를 반환합니다 | ||
| Statistics |  |
 |
| 이미지 픽셀 값을 대상으로 통계값을 산출합니다. | ||
Image Processing/Calibration
| Name | Learn | Source | Result |
|---|---|---|---|
| Shading Calibrator |  |
 |
 |
| 학습한 조명 상태를 바탕으로 이미지의 조명 상태를 보정합니다. | |||
Image Processing/Channel
| Name | Source 1 | Source 2 |
|---|---|---|
| Combination |  |
 |
| Source 3 | Result | |
 |
 |
|
| 이미지의 채널을 조합하여 하나의 이미지로 합칩니다. | ||
| Name | Source 1 | Source 2 |
| Insertion |  |
 |
| Source 3 | Result | |
 |
 |
|
| 이미지의 채널을 추출하여 하나의 이미지에 삽입합니다. | ||
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Extraction |  |
 |
| 이미지의 하나의 채널을 분리합니다. | ||
| L1 Norm |  |
 |
| 이미지 채널에 L1 Norm 을 수행합니다. | ||
| L2 Norm |  |
 |
| 이미지 채널에 L2 Norm 을 수행합니다. | ||
| Max |  |
 |
| 픽셀의 최댓값을 추출합니다. | ||
| Mean |  |
 |
| 픽셀의 평균을 계산합니다. | ||
| Median |  |
 |
| 픽셀의 중앙값을 추출합니다. | ||
| Min |  |
 |
| 픽셀의 최솟값을 추출합니다. | ||
| Removal |  |
 |
| 특정 채널을 삭제합니다. | ||
| Stdev |  |
 |
| 픽셀의 표준편차를 계산합니다. | ||
| Sum |  |
 |
| 픽셀의 총합을 계산합니다. | ||
| Swap |  |
 |
| 두 이미지의 채널을 교환할 수 있습니다. | ||
| Variance |  |
 |
| 픽셀의 분산을 계산합니다. | ||
Image Processing/Dimension/Reduce/2D to 1D
| Name | Source | Result(X Dimension) | Result(Y Dimension) |
|---|---|---|---|
| Reduce Dimension Count 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 0이 아닌 값의 개수 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension GeoMean 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 기하 평균값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension HarMean 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 조화 평균값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Max 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 최댓값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Mean 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 평균값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Median 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 중앙값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Min 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 최솟값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Mode 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 최빈값 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Stdev 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 표준편차 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
| Reduce Dimension Var 2D to 1D |  |
 |
 |
| 이미지를 분산 기반으로 x 또는 y 차원을 축소합니다. | |||
Image Processing/Dimension/Reduce/Multi Page To 2D
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Reduce Dimension Count Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 0이 아닌 값의 개수 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension GeoMean Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 기하 평균값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension HarMean Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 조화 평균값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Max Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 최댓값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Mean Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 평균값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Median Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 중앙값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Min Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 최솟값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Mode Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 최빈값 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Stdev Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 표준편차 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
| Reduce Dimension Var Multi Page To 2D |  |
 |
| 다중 페이지 이미지를 분산 기반으로 2차원 이미지로 축소합니다. | ||
Image Processing/Feature Extraction
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Canny Edge Detector |  |
 |
| Canny Edge 방식의 Edge 검출을 수행합니다. | ||
| Deriche Edge Detector |  |
 |
| Deriche 방식의 Edge 검출을 수행합니다. | ||
| Fringe Pattern Defect Detector |  |
 |
| Fringe Pattern Defect Detector 를 수행합니다. | ||
| Lanser Edge Detector |  |
 |
| Lanser 방식의 Edge 검출을 수행합니다. Modified Deriche, Modified Shen-Caston 방식을 지원합니다. | ||
| Non Maximum Suppression, NMS |  |
 |
| Sobel 또는 Prewitt 미분 필터를 적용 후 비최대 억제 기법을 활용하여 Edge 검출을 수행합니다. | ||
| Harris Corner Detector |  |
 |
| 그라디언트 변화율을 기반으로 Corner 검출을 수행합니다. | ||
| Oriented FAST and Rotated BRIEF, ORB |  |
 |
| ORB 특징점 검출을 수행합니다. | ||
| Line Segment Detector |  |
 |
| 그라디언트 변화율과 NFA 값을 기반으로 선분을 검출합니다. | ||
| Scale Invariant Feature Transform, SIFT |  |
 |
| SIFT 특징점 검출을 수행합니다. | ||
| Saliency Map |  |
 |
| 눈이 먼저 초점을 맞추는 영역을 강조합니다. | ||
| Shen Castan Edge Detector |  |
 |
| Shen-Castan 방식의 Edge 검출을 수행합니다. | ||
| Skeleton |  |
 |
| 유효한 픽셀이 있는 구간의 중심을 이어 만든 뼈대를 생성합니다. | ||
Image Processing/Filter/Analysis
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Entropy Filter |  |
 |
| 로컬 영역의 엔트로피를 계산합니다. | ||
| Gabor Filter |  |
 |
| 방향에 따른 외곽선을 검출합니다. | ||
| Symmetry Filter |  |
 |
| 로컬 영역의 대칭성을 계산합니다. | ||
| Texture Filter |  |
 |
| 텍스쳐 변환 법칙을 적용하여 컨볼루션 연산을 수행합니다. | ||
Image Processing/Filter/Convolution
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Convolution Filter |  |
 |
| 사용자가 정의한 Filter로 Convolution 연산을 합니다. | ||
Image Processing/Filter/Deconvolution
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Wiener Deconvolution Filter |  |
 |
| 이미지에 임의로 Motion Blur/Deblur를 수행합니다. | ||
Image Processing/Filter/Denoising
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Anisotropic Diffusion |  |
 |
| 확산 계수를 이용하여 이미지의 경계에 따라 비선형적으로 확산하는 알고리즘입니다. | ||
| Bilateral Filter |  |
 |
| 주변 픽셀의 Intensity Difference 를 고려하여 엣지 보존 효과가 있는 스무딩 필터입니다. | ||
| Bilateral Filter Grid |  |
 |
| 이미지를 3D 그리드에 매핑하여 연산합니다. 엣지 보존 스무딩 효과가 있습니다. | ||
| Bilateral Filter SubSampled |  |
 |
| Sampling을 적용하여 Bilateral Filter에 근사한 결괏값을 빠르게 연산합니다. | ||
| BM3D Filter |  |
 |
| 3D 블록 매칭과 필터링을 통해 이미지의 노이즈를 줄이는 알고리즘입니다. | ||
| Contraharmonic Mean Filter |  |
 |
| 필터 영역의 Contraharmonic Mean을 계산하는 알고리즘입니다. 차수를 양수로 설정 시 Pepper Noise 제거에 효과적이고, 차수를 음수로 설정 시 Salt Noise 제거에 효과적입니다. | ||
| Fast Guided Filter |  |
 |
| Sampling을 적용하여 Guided Filter에 근사한 결괏값을 빠르게 연산합니다. | ||
| FL Denoising Type 1 |  |
 |
| FLImaging 에서 제안하는 Denoising 알고리즘 Type 1 입니다. | ||
| Guided Filter |  |
 |
| Guide 이미지를 반영하여 엣지 보존 효과가 있는 스무딩 필터입니다. | ||
| Hybrid Median Filter |  |
 |
| 중심 픽셀과 중심 픽셀 주변의 십자형, X자 형의 영역에서 중간값을 계산하고, 이를 결합해 최종 중간값을 도출합니다. 엣지를 보존하면서 Salt & Pepper 노이즈 제거에 효과적입니다. | ||
| Kuwahara Filter |  |
 |
| 국소적 평균, 분산값에 기반하여 노이즈를 제거합니다. | ||
| Mean Curvature Flow |  |
 |
| 평균 곡률 흐름을 적용해 엣지의 곡률 흐름을 고려하여 매끄럽게 처리합니다. | ||
| Mean Curvature Flow Weighted |  |
 |
| 평균 곡률 흐름을 적용해 엣지의 곡률 흐름을 고려하여 매끄럽게 처리합니다. Mean Curvature Flow 보다 엣지 보존율이 높습니다. | ||
| Mean Shift Filter |  |
 |
| 색상 공간에서 주변 픽셀 집합의 평균으로 픽셀 값을 이동하는 필터링 기법입니다. 엣지 보존 스무딩 효과가 있습니다. | ||
| Median Filter |   |
  |
| 설정된 커널 위치의 픽셀 중앙값으로 대체하는 비 선형 필터입니다. 주로 노이즈 제거에 사용됩니다. | ||
| Median Separated Filter |   |
  |
| 설정된 커널 가로 세로의 중앙값들의 중앙값을 구한 뒤 평균을 픽셀 중앙값으로 대체하는 비 선형 필터입니다. 주로 커널이 큰 노이즈 제거에 사용됩니다. | ||
| Median Weighted Filter |   |
  |
| 설정된 커널을 기준으로 가중치를 두고 중앙값으로 대체하는 비 선형 필터입니다. 위치의 가까울수록 가중치를 두며 노이즈를 제거합니다. | ||
| Mode Filter |  |
 |
| 설정된 커널 위치의 픽셀 최빈값으로 대체하는 비 선형 필터입니다. | ||
| Non Local Means Filter |  |
 |
| 이미지 큰 영역의 유사한 픽셀의 평균값을 통해 이미지의 노이즈를 제거합니다. | ||
| Symmetric Nearest Neighbor Filter |  |
 |
| Noise 타입에 관계없이 범용적으로 사용 가능한 디노이징 필터입니다. | ||
| Total Variation Denoising, TVD |  |
 |
| 이미지의 전체 변동성을 줄여 노이즈를 제거하는 알고리즘입니다. | ||
| Weighted Guided Filter |  |
 |
| Guided Filter에 가중치를 적용하여 엣지 보존율을 높인 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Filter/Edge Detection
| Name | Fit Source Image | Zoom Source Image |
|---|---|---|
| Source Image |  |
 |
| 경계선 검출 알고리즘의 원본 이미지 | ||
| Name | Fit Result Image | Zoom Result Image |
|---|---|---|
| Deviation Filter |  |
 |
| Kernel 내 픽셀들의 표준편차를 구하는 알고리즘입니다. | ||
| Difference of Gaussian Filter, DoG |  |
 |
| 두 가우시안 함수의 차이값을 구하는 알고리즘입니다. | ||
| Frei Filter |  |
.png) |
| 이미지의 경계선을 검출하는 알고리즘입니다. | ||
| Gradient Filter |  |
 |
| 이미지의 경계선을 감지 및 변화율을 계산하는데 사용되는 필터입니다. | ||
| Kirsch Filter |  |
 |
| 다른 Edge Detection 알고리즘과 비교하여 선명하고, 두꺼운 Edge가 출력되는 알고리즘입니다. | ||
| Laplacian Filter |  |
 |
| 이미지 경계선의 급격한 밝기 변화를 감지하여 강조하는 알고리즘입니다. | ||
| Laplacian of Gaussian Filter, LoG |  |
 |
| 가우시안 함수의 라플라시안을 구하는 알고리즘입니다. | ||
| Prewitt Filter |  |
 |
| 이미지의 경계선을 감지 및 변화율을 계산하는데 사용되는 필터입니다. | ||
| Range Filter |  |
 |
| 커널 내 픽셀들의 최댓값과 최솟값의 차를 구하는 알고리즘입니다. | ||
| Roberts Filter |  |
 |
| 이미지의 경계를 감지하기 위해 픽셀의 대각선 차분을 계산하는 그래디언트 기반 필터입니다. | ||
| Robinson Filter |  |
 |
| Robinson Compass Mask 연산으로 엣지 크기 또는 방향을 표시하는 필터입니다. | ||
| Scharr Filter |  |
 |
| 이미지의 경계선을 감지 및 변화율을 계산하는데 사용되는 필터입니다. | ||
| Sobel Filter |  |
 |
| 이미지의 경계선을 감지 및 변화율을 계산하는데 사용되는 필터입니다. | ||
Image Processing/Filter/Enhancement
| Name | Fit Source Image | Zoom Source Image |
|---|---|---|
| Source Image |  |
 |
| Name | Fit Result Image | Zoom Result Image |
|---|---|---|
| Coherence Enhancing Diffusion, Non Neg |  |
 |
| 이미지의 구조적 특징을 강조하며 노이즈를 제거합니다. | ||
| Coherence Enhancing Diffusion, Rot Inv |  |
 |
| 이미지의 구조적 특징을 강조하며 노이즈를 제거합니다. (회전 불변성 유지) | ||
| Edge Enhancement |  |
 |
| 이미지의 경계를 강조하는 알고리즘입니다. | ||
| Emphasize Filter |  |
 |
| 이미지를 선명하게 합니다. 파라미터로 정도를 조절할 수 있습니다. | ||
| Highpass Filter |  |
 |
| 이미지의 경계를 강조하는 알고리즘입니다. 노이즈가 증가할 수 있습니다. | ||
| Illuminate Filter |  |
 |
| 상대적으로 밝은 부분은 어두워지고, 어두운 부분은 밝게 보정하는 알고리즘입니다. | ||
| Shock Filter |  |
 |
| 흐릿한 이미지를 선명한 이미지로 변환하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Filter/Smoothing
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Binomial Filter |  |
 |
| 이항 분포 함수를 사용하여 스무딩을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Gauss Filter |  |
 |
| 가우스 함수를 사용하여 스무딩을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Gaussian Filter |  |
 |
| 가우스 함수를 근사한 커널을 사용하여 스무딩을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Geometric Mean Filter |  |
 |
| 필터 영역의 기하 평균을 계산하는 알고리즘입니다. Gaussian Noise 제거에 주로 사용됩니다. | ||
| Harmonic Mean Filter |  |
 |
| 필터 영역의 조화 평균을 계산하는 알고리즘입니다. Salt Noise 제거에 효과적입니다. | ||
| Infinite Symmetric Exponential Filter, ISEF |  |
 |
| IIR Filter 의 일종으로 Kernel 크기에 제한이 없는 Recursive 하게 동작하는 Smoothing Filter 입니다. | ||
| Lowpass Filter |  |
 |
| 이미지의 저주파 성분(부드럽고 큰 구조)을 강조하고 고주파 노이즈를 억제하는 알고리즘입니다. | ||
| Midpoint Filter |  |
 |
| 필터 영역의 중심 픽셀을 최댓값과 최솟값의 평균으로 대체하는 알고리즘입니다. | ||
| Sigma Filter |  |
 |
| 주변 픽셀과 편차가 심한 부분에 대해서는 큰 변화가 없고, 편차가 심하지 않는 부분에 대해서는 Smoothing을 기대할 수 있는 알고리즘입니다. | ||
| Stack Blur Filter |  |
 |
| Mario Klingemann의 Stack Blur 알고리즘에 기반한 이미지 블러를 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Uniform Filter |  |
 |
| 모든 커널 값이 동일한 평균 필터를 사용하여 이미지를 부드럽게 하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Frequency Domain
| Name | Source | Operand | Result |
|---|---|---|---|
| Convolution FD |  |
 |
 |
| 주파수 도메인에서 합성곱을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Auto Correlation |  |
 |
| 주파수 도메인에서 자기상관을 이미지 형태로 표현하는 알고리즘입니다. | ||
| Name | Source | Operand | Result |
|---|---|---|---|
| Cross Correlation |  |
 |
 |
| 주파수 도메인에서 교차상관을 이미지 형태로 표현하는 알고리즘입니다. | |||
| Name | Highpass | Lowpass |
|---|---|---|
| Butterworth Filter, FD |  |
 |
| 주파수 도메인에서 사용되는 Butterworth 필터를 생성하는 알고리즘입니다. | ||
| Gaussian Filter, FD |  |
 |
| 주파수 도메인에서 사용되는 가우시안 필터를 생성하는 알고리즘입니다. | ||
| Ideal Filter, FD |  |
 |
| 주파수 도메인에서 사용되는 Ideal 필터를 생성하는 알고리즘입니다. | ||
| Name | Ellipse | Rectangle |
|---|---|---|
| Mean Filter, FD |  |
 |
| 주파수 도메인에서 사용되는 평균 필터를 생성하는 알고리즘입니다. | ||
| Name | Ideal | Butterworth | Gaussian |
|---|---|---|---|
| Bandpass Filter, FD |  |
 |
 |
| 주파수 도메인에서 사용되는 Bandpass 필터를 생성하는 알고리즘입니다. | |||
| Bandreject Filter, FD |  |
 |
 |
| 주파수 도메인에서 사용되는 Bandreject 필터를 생성하는 알고리즘입니다. | |||
Image Processing/Image Enhancement
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Adaptive Equalization |  |
 |
| 이미지를 국소적인 히스토그램 균등화를 통한 대비를 개선합니다. | ||
| Contrast Enhancement |  |
 |
| 반복 연산을 통해 이미지의 대비를 향상시키는 알고리즘입니다. | ||
| Demoire |  |
 |
| 이미지에 존재하는 Moire 패턴을 제거하는 알고리즘입니다. | ||
| Equalization |  |
 |
| 이미지의 픽셀 값을 재분배하여 대비를 향상시키는 알고리즘입니다. | ||
| FL Auto Shading Correction |   |
  |
| 이미지에서 불균일한 조명 상태로 인한 밝기를 자동으로 보정하는 알고리즘입니다. | ||
| FL Color Boosting Type 1 |  |
 |
| 이미지의 색조를 부각 시켜주는 알고리즘입니다. | ||
| High Dynamic Range |  |
 |
| 노출 정도가 다른 다중 노출 이미지들을 한 장의 밝기가 고른 이미지로 만드는 알고리즘입니다. | ||
| Low Luminance Correction Type 1 |  |
 |
| 저조도 이미지의 밝기를 향상시키는 알고리즘입니다. | ||
| Low Luminance Correction Type 2 |  |
 |
| 저조도 이미지의 밝기를 향상시키는 알고리즘입니다. | ||
| Multi Focus |  |
 |
| 초점 거리가 페이지 인덱스에 따라 선형적으로 변화하는 이미지들의 초점 측정 정보를 기반으로, 초점이 맞는 단일 이미지를 생성하는 알고리즘입니다. | ||
| Normalization |  |
 |
| 이미지의 픽셀 값 범위 일정한 범위로 정규화하는 알고리즘입니다. | Retinex |  |
 |
| 이미지의 픽셀 값 범위 일정한 범위로 정규화하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Image Operation
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Absolute |  |
 |
| 이미지에 절댓값 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Bitwise Not |  |
 |
| 이미지에 Bitwise Not 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Leading Ones |  |
 |
| 비트열의 앞에서부터 연속된 '1' 비트의 수를 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Leading Zeros |  |
 |
| 비트열의 앞에서부터 연속된 '0' 비트의 수를 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Popcount |  |
 |
| 비트열에 포함된 '1' 비트의 수를 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Trailing Ones |  |
 |
| 비트열의 끝에서부터 연속된 '1' 비트의 수를 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Trailing Zeros |  |
 |
| 비트열의 끝에서부터 연속된 '0' 비트의 수를 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Cosecant |  |
 |
| 이미지에 Cosecant 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Cosine |  |
 |
| 이미지에 Cosine 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| CosineH |  |
 |
| 이미지에 Hyperbolic Cosine 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Cube Root |  |
 |
| 이미지에 세제곱근 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Fourth Root |  |
 |
| 이미지에 네제곱근 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Invert Intensity |  |
 |
| 이미지의 강도를 반전시키는 알고리즘입니다. | ||
| Logical Not |  |
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 Not 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Sine |  |
 |
| 이미지에 Sine 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| SineH |  |
 |
| Hyperbolic Sine 을 계산하는 알고리즘입니다. | ||
| Square |  |
 |
| 이미지에 제곱 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Square Root |  |
 |
| 이미지에 제곱근 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Tangent |  |
 |
| 이미지에 Tangent 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| TangentH |  |
 |
| Hyperbolic Tangent를 계산하는 알고리즘입니다. | ||
| Name | Source | Operand | Result |
|---|---|---|---|
| Atan2 |  |
 |
 |
| 이미지에 Atan2 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Add |  |
 |
 |
| 이미지에 Add 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Binary Complement |  |
 |
 |
| 이미지에 이진법 보수 연산을 실행하는 알고리즘입니다. 연산자가 1일 경우 1의 보수, 2일 경우 2의 보수에 해당하는 이진법 정수값을 구합니다. | |||
| Bitwise And |  |
 |
 |
| 이미지에 Bitwise And 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bitwise Nand |  |
 |
 |
| 이미지에 Bitwise Nand 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bitwise Nor |  |
 |
 |
| 이미지에 Bitwise Nor 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bitwise Or |  |
 |
 |
| 이미지에 Bitwise Or 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bitwise Xor |  |
 |
 |
| 이미지에 Bitwise Xor 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bitwise Xnor |  |
 |
 |
| 이미지에 Bitwise Xnor 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bit Rolling Left |  |
 |
 |
| 이미지에 BitRolling Left 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bit Rolling Right |  |
 |
 |
| 이미지에 BitRolling Right 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Bit Shift |  |
 |
 |
| 이미지에 BitShift 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Blend |  |
 |
 |
| 이미지에 Blend 연산을 수행하는 알고리즘입니다. 설정한 비율을 연산할 이미지 또는 스칼라 값에 곱한 후 더한 결과가 출력됩니다. | |||
| Complex Divide |  |
 |
 |
| 스칼라 또는 이미지와 복소수 나눗셈 연산을 수행합니다. | |||
| Compare |  |
 |
 |
| 스칼라 또는 이미지와의 Compare 연산을 수행합니다. | |||
| Complex Multiply |  |
 |
 |
| 복소수의 곱 연산을 수행합니다. 주파수 영역에서 곱 연산에 사용할 수 있습니다. | |||
| Difference |  |
 |
 |
| 스칼라 또는 이미지와의 차이를 구하는 연산을 수행합니다. | |||
| Divide |  |
 |
 |
| 이미지에 나누기 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Greater |  |
 |
 |
| 이미지를 이진화하는 Operation. Operand보다 큰 경우는 Range Value로, 크지 않은 경우는 Out Of Range Value로 출력 | |||
| Greatest Common Divisor, GCD |  |
 |
 |
| 최대공약수 연산을 수행합니다. | |||
| Hypotenuse |  |
 |
 |
| 스칼라 또는 이미지와의 Hypotenuse 연산을 수행합니다. | |||
| Least Common Multiple, LCM |  |
 |
 |
| 최소 공배수 연산을 수행합니다. | |||
| Lesser |  |
|
 |
| 이미지를 이진화하는 Operation. Operand보다 작은 경우는 Range Value로, 작지 않은 경우는 Out Of Range Value로 출력합니다. | |||
| Log |  |
 |
 |
| 스칼라 또는 이미지와의 Log 연산을 수행합니다. | |||
| Logical And |  |
 |
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 And 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Logical Nand |  |
 |
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 Nand 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Logical Nor |  |
 |
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 Nor 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Logical Or |  |
 |
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 Or 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Logical Xnor |  |
 |
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 Xnor 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Logical Xor | |
|
 |
| 이미지 값의 존재 여부에 따라 논리적 Xor 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Maximum |  |
 |
 |
| 이미지의 픽셀 간에 Maximum 값을 추출하는 알고리즘입니다. | |||
| Minimum |  |
 |
 |
| 이미지의 픽셀 간에 Minimum 값을 추출하는 알고리즘입니다. | |||
| Modulo |  |
 |
 |
| 이미지에 나머지 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Multiply |  |
 |
 |
| 이미지에 곱하기 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Overlay |  |
 |
 |
| 두 이미지를 겹치는 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Power |  |
 |
 |
| 이미지에 스칼라 또는 다른 이미지를 지수로 하여 거듭제곱 연산을 수행합니다. | |||
| Scaled Divide |  |
 |
 |
| Scaled Divide의 연산을 수행합니다. | |||
| Scaled Multiply |  |
 |
 |
| 이미지에 Scaled Multiply 연산을 수행합니다. | |||
| Scaled Subtract |  |
 |
 |
| 이미지에 Scaled Subtract 연산을 수행합니다. | |||
| Signed Square Difference |  |
 |
 |
| 이미지의 픽셀 값과 차이의 부호 정보를 보존한 제곱 연산을 수행하는 알고리즘입니다. | |||
| Subtract |  |
 |
 |
| 이미지에 Subtract 연산을 수행합니다. | |||
| Name | Source | Operand1 | Operand2 | Result |
|---|---|---|---|---|
| Linear |  |
 |
 |
 |
| 이미지에 지정한 순서대로 Linear 연산을 수행합니다. | ||||
| Name | Source | Forward | Backward |
|---|---|---|---|
| ELU |  |
 |
 |
| ELU(Exponential Linear Unit) 연산을 수행합니다. | |||
| Hard Shrinkage |  |
 |
 |
| Hard Shrinkage 연산을 수행합니다. | |||
| Mish |  |
 |
 |
| Mish 연산을 수행합니다. | |||
| PReLU |  |
 |
 |
| PReLU(Parametric ReLU) 연산을 수행합니다. | |||
| ReLU |  |
 |
 |
| ReLU(Rectified Linear Unit) 연산을 수행합니다. | |||
| Sigmoid |  |
 |
 |
| Sigmoid 연산을 수행합니다. | |||
| Softplus |  |
 |
 |
| Softplus 연산을 수행합니다. | |||
| Soft Shrinkage |  |
 |
 |
| Soft Shrinkage 연산을 수행합니다. | |||
| Swish |  |
 |
 |
| Swish 연산을 수행합니다. | |||
Image Processing/Inpainting
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Inpainting Coherence Transport |  |
 |
| 텍스처와 구조를 보존하여 이미지의 손상된 부분을 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Inpainting Fast Marching Method |  |
 |
| 손상된 이미지를 주변 픽셀 정보에 따라 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Inpainting Navier Stokes |  |
 |
| 손상된 이미지를 주변 픽셀 정보에 따라 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Inpainting Texture |  |
 |
| 손상된 이미지를 주변 픽셀 정보에 따라 복원하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Morphology
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Close |   |
  |
| Dilate 후 Erode를 하는 연산입니다. | ||
| Dilate | |
  |
| 입력한 커널 범위에서 가장 큰 픽셀값을 위치에 입력하는 연산입니다. | ||
| Erode | |
  |
| 입력한 커널 범위에서 가장 작은 픽셀값을 위치에 입력하는 연산입니다. | ||
| Gradient | |
  |
| Dilate 결과에서 Erode 결과를 빼는 연산입니다. | ||
| Hit or Miss | |
  |
| 이미지에서 특정 형태나 패턴을 탐지하기 위해 적중/비적중 변환을 사용하는 형태학적 연산 알고리즘입니다. 구조 요소를 활용하여 관심 있는 패턴이 이미지 내에서 정확히 일치하는 위치를 식별합니다. | ||
| Open | |
  |
| Erode 후 Dilate를 하는 연산입니다. | ||
| TopHat | |
  |
| Close 결과에서 원본 이미지를 빼는 Black Tophat, 원본 이미지에서 Open 결과를 빼는 White 연산이 있습니다. | ||
Image Processing/Page
| Name | Source | Result Page 0 | Result Page 1 | Result Page 2 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Image Transpose |  |
 |
 |
 |
|
| 이미지 가로 방향을 X축, 세로 방향을 Y축, 페이지 방향을 Z축 으로 생각해 이미지를 Transpose하는 알고리즘 입니다. (YZ Result Plane 동작 결과) | |||||
| Name | Page 1 | Page 2 | Page 3 | Page 4 | Index Map | Result |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pixel Picker |  |
 |
 |
 |
 |
 |
| 다중 이미지에서 인덱스 맵 이미지에 해당하는 픽셀을 추출하는 알고리즘입니다. | ||||||
| Pooling |  |
 |
 |
 |
 |
 |
| 다중 이미지에 지정한 연산을 수행합니다. Max 연산 설정 시 가장 큰 값을 가진 이미지의 픽셀이 결과로 출력됩니다. | ||||||
Image Processing/Page/Reorder
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Page Reverse |  |
 |
| 이미지의 페이지 순서를 뒤집습니다. | ||
| Random Page Shuffle |  |
 |
| 이미지의 페이지를 랜덤하게 섞습니다. | ||
Image Processing/Region Interpolation
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Bicubic Region Interpolation |  |
 |
| 이미지의 손상된 부분을 주변 정보에 맞춰 Bicubic 보간법으로 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Bilinear Region Interpolation |  |
 |
| 이미지의 손상된 부분을 주변 정보에 맞춰 Bilinear 보간법으로 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Harmonic Interpolation |  |
 |
| 이미지의 손상된 부분을 주변 정보에 맞춰 복원하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Restoration
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Camera Motion Deblurring |  |
 |
| 카메라의 움직임으로 발생하는 선형 블러를 보정하는 알고리즘입니다. | ||
| Out Focus Deblurring |  |
 |
| 초점이 맞지 않아 발생하는 흐릿한 블러를 보정하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Threshold
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Absolute Threshold |  |
 |
| 이미지에서 특정 픽셀 값 기준으로 값을 구분하여 이진화하는 수행합니다. | ||
| Adaptive Threshold |  |
 |
| 적응형 임계값을 통해 이진화 연산을 수행합니다. | ||
| Adaptive Threshold Gaussian |  |
 |
| Gaussian Filter를 사용한 적응형 임계값을 통해 이진화 연산을 수행합니다. | ||
| Adaptive Threshold Median |  |
 |
| Median Filter를 사용한 적응형 임계값을 통해 이진화 연산을 수행합니다. | ||
| Auto Threshold |  |
 |
| 이미지 히스토그램을 이용하여 Auto Threshold 를 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Hysteresis Threshold |  |
 |
| 전역 이중 임계값과 지역 연결성을 통해 이미지를 이진화하는 알고리즘입니다. | ||
| Image Threshold |  |
 |
| Operand 이미지를 사용한 임계값을 통해 이진화 연산을 수행합니다. | ||
| Iso Data Threshold |  |
 |
| 두 개의 클래스(배경과 객체)로 분할하여 최적의 임계값을 계산해 이진화를 수행합니다. | ||
| K-means Cluster Threshold |  |
 |
| K-means Clustering을 통해 이미지를 양자화 처리합니다. | ||
| Maximum Entropy Threshold |  |
 |
| 엔트로피를 최대화하는 임계값을 계산하여 이진화를 수행합니다. | ||
| Otsu Threshold |  |
 |
| 두 클래스 간의 분산을 최소화하는 최적의 이진화 임계값을 계산하여 이진화를 수행합니다. | ||
| Topographic Threshold |  |
 |
| Robert Haralick의 Topographic Primal Sketch를 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Variance Threshold |  |
 |
| 평균과 표준 편차의 관계에 따른 임계값을 계산하여 이진화를 수행합니다. | ||
| Watersheds Threshold |  |
 |
| 이미지의 픽셀값을 2차원 지형으로 정하여, 위에서 아래로 물을 채우는 방식의 알고리즘입니다. | ||
| Watersheds Threshold Marker |  |
 |
| 이미지의 픽셀값을 2차원 지형으로 정하여, 위에서 아래로 물을 채우는 방식의 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Transforms
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Move |  |
 |
| 이미지 이동 변환을 수행합니다. | ||
| Rotation |  |
 |
| 이미지 회전 변환을 수행합니다. | ||
| Rotation Scale |  |
 |
| 이미지 회전 후 Scale 변환을 수행합니다. | ||
| Scale |  |
 |
| 이미지 Scale 변환을 수행합니다. | ||
| Scale Rotation |  |
 |
| 이미지 Scale 후 회전 변환을 수행합니다. | ||
| Discrete Cosine Transform, DCT |  |
 |
| 이미지 이산 코사인 변환을 실행합니다. | Discrete Sine Transform, DST |  |
 |
| 이미지 이산 사인 변환을 실행합니다. | ||
| Discrete Wavelet Transform, DWT |  |
 |
| 이미지 이산 웨이블릿 변환을 실행합니다. | ||
| Distance Transform |  |
 |
| 0점에서의 거리를 픽셀값으로 표현하는 연산입니다. City Block, Chessboard, Euclid, Quasi-Euclid 방식이 있습니다. | ||
| Fourier Transform Real, RFT |  |
 |
| 이미지 푸리에 변환을 실행합니다.(RFT) | ||
| Fourier Transform, FFT |  |
 |
| 이미지 푸리에 변환을 실행합니다. | ||
| Homography |  |
 |
| 매칭 쌍에 기반하여 투영 변환을 실행합니다. | ||
| Hough Transform, Circle |  |
 |
| 허프 변환을 사용하여 원을 검출합니다. | ||
| Hough Transform, Line |  |
 |
| 허프 변환을 사용하여 직선을 검출합니다. | ||
| Generalized Hough Transform, GHT |  |
 |
| 허프 변환을 사용하여 사용자가 지정한 도형을 검출합니다. | ||
| Perspective |  |
 |
| 평면 투영하여 원근감을 표현하거나 보정하는 알고리즘입니다. | ||
| Polar Transform |  |
 |
| 이미지 극좌표 변환을 실행합니다. | ||
| Radon Transform |  |
 |
| 이미지 라돈 변환을 실행합니다. | ||
| Census Transform |  |
 |
| 이미지의 픽셀 값의 비교를 사용하여 값을 설정하는 알고리즘입니다. | ||
| Wigner Ville Distribution |  |
 |
| 1D 이미지의 시간-주파수 분석을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
Image Processing/Utilities
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Active Contour |  |
 |
| 감지된 경계를 따라 Figure 가 Contour 를 형성하도록 유도하는 알고리즘입니다. | ||
| Alignment Tiling |  |
 |
| 다수의 이미지의 경계면을 보정하여 하나의 이미지로 합치는 알고리즘입니다. | ||
| Color Converter |   |
  |
| 컬러 이미지의 포멧을 변환합니다. | ||
| Color Filter Array Converter, CFA |  |
 |
| Bayer Pattern 으로 이루어진 Color Filter Array 를 3채널 컬러 이미지로 변환하는 알고리즘입니다. | ||
| Color Sequence Converter |   |
  |
| 원본 이미지의 값을 유지하면서 Color Sequence만 변환합니다. | ||
| Conditional Extractor |  |
 |
| 비교 조건에 따라 참이면 원본 이미지값을 반환하고 거짓이면 특정값을 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Conditional Replacer |  |
 |
| 비교 조건에 따라 참이면 특정값을 반환, 거짓이면 원본 이미지값을 반환하는 알고리즘입니다. | ||
| Crop |  |
 |
| 입력된 ROI 크기로 이미지를 잘라냅니다. | ||
| Decolorization |  |
 |
| 컬러 이미지를 회색조 이미지로 변환 시 Contrast 를 부각시키는 알고리즘입니다. | ||
| Flip |  |
 |
| 이미지를 뒤집는 연산입니다. Horizontal, Vertical, Both 방식이 있습니다. | ||
| Format Converter |   |
  |
| 이미지 포멧을 변환합니다. | ||
| Gradation |  |
 |
| 이미지에 직선의 그라데이션을 적용합니다. | ||
| Noise Generator |  |
 |
| 이미지에 노이즈를 생성하는 알고리즘입니다. Salt and Pepper, Gaussian, Uniform 등 다양한 타입의 노이즈를 설정할 수 있습니다. | ||
| Radial Gradation |  |
 |
| 이미지에 방사형에 그라데이션을 적용합니다. | ||
| Random Image Generator |  |
 |
| 이미지에 픽셀값을 랜덤 값으로 변경합니다. | ||
| Hole Filling |  |
 |
| 색상, 넓이 등의 threshold 조건을 만족하는 hole 영역을 찾아 내부를 채웁니다. | ||
| Seam Insertion |   |
 |
| 소스 이미지에 피연산 ROI영역을 삽입하는 알고리즘입니다. | ||
| Image Grid Splitter |  |
 |
| 소스 이미지를 설정한 격자 크기로 분할하는 알고리즘입니다. | ||
| Integral Image |  |
 |
| 누적합 이미지를 계산합니다. | ||
| Mask |  |
 |
| 관심 영역을 설정한 값으로 칠하는 알고리즘입니다. | ||
| Paste |  |
 |
| 소스 이미지의 관심 영역을 대상 이미지에 붙여 넣는 알고리즘입니다. | ||
| Pixel Counter |  |
 |
| 조건에 맞는 픽셀의 개수를 계산합니다. | ||
| Quilting |  |
 |
| 원본 이미지의 Texture 를 유지하면서 원하는 크기의 이미지를 만듭니다. | ||
| Region Extractor |  |
 |
| 설정한 Image Figure를 추출하는 알고리즘입니다. | ||
| Stitching |  |
 |
| 다중 이미지에서 서로 겹치는 영역을 이어 하나의 이미지로 정합하는 알고리즘입니다. | ||
| Tiling |  |
 |
| 원본 이미지 묶음에서 지정한 영역들을 한 이미지에 표현하는 알고리즘입니다. | ||
| Name | Source | Operand | Result |
|---|---|---|---|
| Image Concatenator |  |
 |
 |
| 이미지들을 이어붙이는 알고리즘입니다. | |||
Image Processing/Warping
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Bicubic Spline Warping |  |
  |
| 사용자로부터 입력된 각각 대응되는 정점들의 집합으로 Bicubic interpolation 방식을 사용하여 이미지를 변환 합니다. | ||
| Bilinear Spline Warping |  |
  |
| 사용자로부터 입력된 각각 대응되는 정점들의 집합으로 Bilinear interpolation 방식을 사용하여 이미지를 변환 합니다. | ||
| Lanczos Spline Warping |  |
  |
| Lanczos 방식으로 Warping을 하는 연산입니다. | ||
| Ring Warping |  |
 |
| 이미지를 원이라 가정하고 펼치는 연산입니다. | ||
| Thin Plate Spline Warping |  |
 |
| Thin Plate Spline Interpolation 을 사용한 Warping 변환 알고리즘입니다. | ||
3 Advanced Functions
Advanced Functions/Object
| Name | Result |
|---|---|
| Blob |  |
| 설정한 조건에 일치하는 픽셀들의 집합을 하나의 객체로 묶어주는 알고리즘입니다. | |
| BlobSubsampled |  |
| 기본 동작은 Blob과 동일하나 객체의 좌표가 실제 픽셀값을 반영하는 알고리즘입니다. | |
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Mura |  |
 |
| 저조도 이미지에서 명암 불량 영역을 찾아내는 알고리즘입니다. | ||
Advanced Functions/Measurement
| Name | Result |
|---|---|
| Point Gauge |  |
| 설정한 선에 대해서 이미지 변동값이 큰 지점을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Line Gauge |  |
| 설정한 선에 대해서 이미지 변동값이 큰 지점의 경계선을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Corner Gauge |  |
| 설정한 사각형에 대해서 꼭지점을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Rectangle Gauge |  |
| 설정한 사각형의 범위에서 이미지 변동값이 큰 지점의 사각형을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Circle Gauge |  |
| 설정한 원에 대해서 이미지 변동값이 큰 지점들로 측정 도형과 유사한 원을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Ellipse Gauge |  |
| 설정한 타원에 대해서 이미지 변동값이 큰 지점들로 측정 도형과 유사한 타원을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Cross Gauge |  |
| 설정한 사각형에 대해서 십자가 도형을 검출하는 측정 알고리즘입니다. | |
| Modulation Transfer Function (MTF) |  |
| MTF를 계산하는 알고리즘입니다. | |
| Peripheral Luminance |  |
| 측정 영역과 주변 영역의 휘도의 차이에 대한 비율을 계산하는 알고리즘입니다. |
Advanced Functions/Match
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Rectangle Array Match |  |
 |
| 입력한 사각형의 배열에 유사한 사각형 배열을 찾는 알고리즘입니다. | ||
| Drawing Match |  |
 |
| 도면 파일을 통해 동일 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다. | ||
| Geometric Match |   |
  |
| 기하학적 정보를 바탕으로 동일 혹은 유사한 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다. | ||
| Geometric Match Multi-Model |   |
  |
| 기하학적 정보를 바탕으로 동일 혹은 유사한 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다.(다중 객체 검출) | ||
| Pattern Match |   |
  |
| 이미지의 패턴의 유사도 정보를 통해 동일 혹은 유사한 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다. | ||
| Pattern Match Multi-Model |  |
 |
| 이미지의 패턴의 유사도 정보를 통해 동일 혹은 유사한 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다.(다중 객체 검출) | ||
| Pattern Match Sparse |   |
  |
| 이미지의 패턴의 샘플링된 유사도 정보를 바탕으로 동일 혹은 유사한 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다. | ||
| Pattern Match Sparse Multi-Model |   |
  |
| 이미지의 패턴의 샘플링된 유사도 정보를 바탕으로 동일 혹은 유사한 패턴을 탐지하는 알고리즘입니다.(다중 객체 검출) | ||
| Name | Result |
|---|---|
| ShapeMatchCircle |  |
| 이미지 내에서 사용자가 설정한 크기의 원을 검출하는 알고리즘입니다. | |
| ShapeMatchEllipse |  |
| 이미지 내에서 사용자가 설정한 크기의 타원을 검출하는 알고리즘입니다. | |
| ShapeMatchLine |  |
| 이미지 내에서 사용자가 설정한 길이의 선을 검출하는 알고리즘입니다. | |
| ShapeMatchRectangle |  |
| 이미지 내에서 사용자가 설정한 크기의 사각형을 검출하는 알고리즘입니다. | |
| ShapeMatchCross |  |
| 이미지 내에서 사용자가 설정한 크기의 십자가를 검출하는 알고리즘입니다. | |
| ShapeMatchFigure |  |
| 이미지 내에서 사용자가 설정한 도형을 검출하는 알고리즘입니다. |
Advanced Functions/Data Code
| Name | Result |
|---|---|
| Barcode Decoder |  |
| 바코드를 인식하는 알고리즘입니다. | |
| Barcode Encoder |  |
| 바코드를 생성하는 알고리즘입니다. | |
| Data Matrix Decoder |  |
| 2D 바코드 중 하나인 Data Matrix를 인식하는 알고리즘입니다. | |
| Data Matrix Encoder |  |
| 2D 바코드 중 하나인 Data Matrix를 생성하는 알고리즘입니다. | |
| Data Matrix Verifier |  |
| 2D 바코드 중 하나인 Data Matrix의 인쇄 품질을 평가하는 알고리즘입니다. | |
| QR Code Decoder |  |
| 2D 바코드 중 하나인 QR Code를 인식하는 알고리즘입니다. | |
| QR Code Encoder |  |
| 2D 바코드 중 하나인 QR Code를 생성하는 알고리즘입니다. | |
| QR Code Verifier |  |
| 2D 바코드 중 하나인 QR Code의 인쇄 품질을 평가하는 알고리즘입니다. | |
| Micro QR Code Decoder |  |
| 2D 바코드 중 하나인 Micro QR Code를 인식하는 알고리즘입니다. | |
| Micro QR Code Encoder |  |
| 2D 바코드 중 하나인 Micro QR Code를 생성하는 알고리즘입니다. | |
| Micro QR Code Verifier |  |
| 2D 바코드 중 하나인 Micro QR Code의 인쇄 품질을 평가하는 알고리즘입니다. | |
| Unified Data Code Decoder |  |
| FLImaging®에서 지원하는 모든 1D, 2D 바코드 디코더를 동작합니다. |
Advanced Functions/Calibration
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Camera Calibrator |  |
 |
| 카메라의 내부, 외부 파라미터를 추정하여 카메라의 왜곡된 시점을 보정하는 알고리즘입니다. | ||
| Orthogonal Calibrator | |
 |
| Camera Calibration과 같은 기능을 하지만, 보정 시점을 정면으로 처리합니다. | ||
Advanced Functions/Detector
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Chess Board Detector |  |
 |
| 체스 보드 패턴을 탐색하는 알고리즘입니다. | ||
| Grid Of Dots Detector |  |
 |
| 점 형태의 격자 패턴을 탐색하는 알고리즘입니다. | ||
| Grid Of Cross Detector |  |
 |
| 십자 형태의 격자 패턴을 탐색하는 알고리즘입니다. | ||
| Grid Of Rectangle Detector |  |
 |
| 사각 형태의 격자 패턴을 탐색하는 알고리즘입니다. | ||
Advanced Functions/Optical Character
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Optical Character Recognition (OCR) |  |
 |
| 문자를 인식하는 알고리즘입니다. | ||
| Optical Character Verification (OCV) |  |
 |
| 문자를 검사하는 알고리즘입니다. | ||
Advanced Functions/Optical Flow
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Optical Flow Polynomial Expansion |  |
 |
| 연속된 이미지에서 픽셀의 이동 패턴을 추적하여 객체의 움직임과 속도를 추정하는 알고리즘입니다. | ||
4 AI
AI
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Anomaly Detection DL |  |
 |
| 비정상 이미지를 분류하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Character Based OCR DL |  |
 |
| 문자 단위로 문자열을 인식하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Classifier DL |  |
 |
| 지정한 object들을 분류하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Faster Character Based OCR DL |  |
 |
| 빠른 속도로 문자열을 인식하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Instance Segmentation DL |  |
 |
| 이미지 내의 객체를 인스턴스 단위로 분류하여 딥러닝 알고리즘 | ||
| Measurement DL |  |
 |
| 특정한 Shape 를 검출, 측정하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Object Detection DL |  |
 |
| 이미지 내의 객체를 탐지하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Oriented Object Detection DL |  |
 |
| 이미지 내의 객체를 방향과 함께 탐지하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Semantic Segmentation DL |  |
 |
| 이미지를 픽셀 단위로 클래스로 분류하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Super Resolution DL |  |
 |
| 저화질 이미지를 고화질 이미지로 생성하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| String Based OCR DL |  |
 |
| 문자열 단위로 라벨링하여 학습하는 문자 인식 딥러닝 알고리즘 | ||
| Generative Adversarial Network Inpainting DL |  |
 |
| 원본 이미지에서 원하는 위치를 수정하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Denoising Diffusion Inpainting DL |  |
 |
| 확산 기법으로 원본 이미지에서 원하는 위치를 수정하는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Auto Labeler DL |  |
 |
| 데이터 셋을 자동으로 라벨링 해주는 딥러닝 알고리즘 | ||
| Label Renamer DL |  |
 |
| 데이터셋에서 특정한 이름을 가진 라벨들을 사용자가 설정한 이름으로 치환하는 알고리즘 | ||
| Random Text Image Generator DL |  |
 |
| 이미지에서 무작위적으로 문자열을 생성하고 라벨링하는 알고리즘 | ||
| Segmentation Region Extractor DL |   |
 |
| Segmentation 라벨 이미지에서 같은 라벨끼리 Blob 동작을 하는 알고리즘 | ||
| Unnamed Label Remover DL |  |
 |
| 데이터셋에서 이름이 없는 피겨들을 제거하는 알고리즘 | ||
| Name | Result1 | Result2 | Result3 |
|---|---|---|---|
| Denoising Diffusion DL |  |
 |
 |
| 확산 기법으로 이미지를 생성하는 딥러닝 알고리즘 | Generative Adversarial Network DL |  |
 |
 |
| 이미지를 생성하는 딥러닝 알고리즘 | |||
| Name | Source | Result 1 | Result 2 |
|---|---|---|---|
| Validation Image Extractor DL |  |
.png) |
.png) |
| 데이터셋에서 Learn이미지와 Validation이미지를 추출하는 알고리즘 | |||
| Name | Source | Annotation | Result |
|---|---|---|---|
| COCO Label Parser DL |  |
 |
 |
| COCO Data 의 이미지와 json 파일에서 라벨링된 이미지로 변환하는 알고리즘 | |||
| Name | Texture | Depth Map | AI Result | 3D Result |
|---|---|---|---|---|
| Instance Segmentation 3D DL |  |
 |
 |
 |
| 이미지 내의 객체를 인스턴스 단위로 분류한 영역을 기반으로 3D Match 를 수행하는 통합 알고리즘 | ||||
5 3D 알고리즘
3D/Calibration
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Camera Pose 3D |  |
 |
| 설정한 카메라 내부 파라미터 값으로 카메라 외부 파라미터 추정 동작을 수행하는 알고리즘입니다. | ||
| Colorized Point Cloud Generator 3D |  |
 |
 |
 |
|
| TOF와 RGB 카메라의 상대적인 위치와 회전을 파악하여 색이 없는 3D Point Cloud에 RGB를 입히는 알고리즘입니다. | ||
| Coordinate Frame Unification 3D |   |
 |
| 여러 카메라에서 얻은 3D 정보를 대응점 관계를 바탕으로 하나의 좌표계에 합치는 알고리즘입니다. | ||
| Hand Eye Calibrator 3D |  |
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| 로봇 베이스 좌표계 상의 Camera 위치 및 각도 혹은 End Effector와 Camera의 변환 관계를 추정하는 알고리즘입니다. 일반적으로 체스보드 이미지에서 Camera Pose를 추정합니다. | ||
| Point Cloud Based Hand Eye Calibrator 3D |  |
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| 로봇 베이스 좌표계 상의 Camera 위치 및 각도 혹은 End Effector와 Camera의 변환 관계를 추정하는 알고리즘입니다. Hand Eye Calibrator 3D와 다르게 체스보드 이미지가 아닌 3D 포인트 클라우드를 기반으로 동작합니다. | ||
3D/CT
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Stationary Cone Beam Generalized CT |  |
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| 고정된 콘빔 CT 시스템에서 프로젝션마다 임의의 물체 움직임을 허용하는 단면 재구성 알고리즘입니다. | ||
| Stationary Cone Beam Rotation CT |  |
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| 고정된 콘빔 CT 시스템에서 회전하는 물체의 움직임을 고려하여 단면 영상을 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Stationary Cone Beam Translation CT |  |
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| 고정된 콘빔 CT 시스템에서 평행 이동하는 물체의 움직임을 고려하여 단면 영상을 복원하는 알고리즘입니다. | ||
3D/Feature Extraction
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Convex Hull 3D |   |
  |
3차원 볼록 껍질을 구하는 알고리즘입니다. |
| Edge Detector 3D |  |
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| 포인트 클라우드 집합의 곡률을 계산해 Sharp Feature를 검출하는 알고리즘입니다. | ||
| Plane Detector 3D |  |
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| 포인트 클라우드의 타겟 노멀을 사용해 클러스터링 후 평면을 검출하는 알고리즘입니다. | ||
3D/Filter
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Denoising 3D |  |
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| 표면의 노이즈를 제거하는 알고리즘 입니다. | ||
| Smoothing 3D |  |
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| 표면을 스무딩하는 알고리즘 입니다. | ||
| Statistical Outlier Removal 3D |  |
 |
| 통계적 이상치 제거 알고리즘 입니다. | ||
3D/Interpolation
| Name | Source ( Position : 0, 1, 2, 3) | Result ( Position : 1.2, 1.4, 1.6, 1.8 ) | |
|---|---|---|---|
| Depth Image Cubic Interpolation 3D |  |
 |
|
| Source Image 의 Position 값을 기반으로 삼차 보간 이미지를 생성합니다. | |||
| Depth Image Lanczos Interpolation 3D |  |
 |
|
| Source Image 의 Position 값을 기반으로 lanczos 보간 이미지를 생성합니다. | |||
| Name | Source ( Position : 0 ) | Source ( Position : 10 ) | Result ( Position : 3 ) | Result ( Position : 7 ) |
|---|---|---|---|---|
| Depth Image Linear Interpolation 3D |  |
 |
 |
 |
| Source Image 의 Position 값을 기반으로 선형 보간 이미지를 생성합니다. | ||||
| Depth Image Nearest Neighbor Interpolation 3D |  |
 |
 |
 |
| Source Image 의 Position 값을 기반으로 최근접 보간 이미지를 생성합니다. | ||||
3D/Alignment
| Name | Learn | Source | Result | Registration 3D |  |
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|---|---|---|---|
| Learn Object 와 Source Object의 변환 관계를 추정하여 정합하는 알고리즘입니다. | Iterative Closest Point 3D |  |
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| Learn Object 와 Source Object의 변환 관계를 추정하여 정렬하는 알고리즘입니다. | |||
3D/Match
| Name | Reference | Source | Result |
|---|---|---|---|
| Surface Match 3D, Vertex Match 3D |  |
 |
 |
| Source Object에서 Reference로 설정한 데이터와 가장 유사한 표면을 검출하는 알고리즘입니다. | |||
| Name | Learn1 | Learn2 | Learn3 | Result |
|---|---|---|---|---|
| Surface Match 3D Multi, Vertex Match 3D Multi |  |
 |
 |
 |
| Source Object에서 하나 이상의 Learn 데이터와 가장 유사한 표면을 검출하는 알고리즘입니다. | ||||
3D/Reconstruction
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Depth Image Reconstruction 3D |  |
 |
| 초점 거리가 페이지 인덱스에 따라 선형적으로 변화하는 이미지들의 초점 측정 정보를 기반으로, 가장 높은 활성을 보이는 페이지 인덱스를 해당 지점의 3차원 물체 높이로 추정하여 이미지 또는 3차원 모델로 재구성 합니다. | ||
| Depth Image Reconstruction MAP Based 3D |  |
 |
| 초점 거리가 페이지 인덱스에 따라 선형적으로 변화하는 이미지들의 초점 측정 정보를 기반으로, 최대 사후 추정된 3차원 물체의 높이를 이미지 또는 3차원 모델로 재구성 합니다. | ||
| Laser Triangulation 3D |  |
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| 이 알고리즘은 레이저 삼각측량법을 이용하여 레이저로 투사된 3차원 물체를 3차원 모델로 재구성합니다. | ||
| Stereo Calibrator 3D |   |
  |
| 이 알고리즘은 스테레오 캘리브레이션과 이미지 쌍 직선 보정을 수행합니다. | ||
| Surface Reconstruction 3D |  |
 |
| 정렬되지 않은 포인트 클라우드의 표면 정보를 재구성합니다. | ||
| Name | Learn | Source | Result |
|---|---|---|---|
| Fringe Pattern 3D |  |
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| 물체에 투영된 간섭 무늬의 위상차 정보를 활용하여 3D 모델을 생성하는 알고리즘입니다. | |||
| Name | Calibrate | Source | Result |
|---|---|---|---|
| Photometric Stereo 3D |  |
 |
 |
| 고정된 카메라와 여러 고정된 광원의 위치를 활용하여 3D 모델을 생성할 수 있습니다. Mirror Ball이 존재하는 경우, 광원의 위치를 알지 못하더라도 3D 모델을 생성할 수 있습니다. | |||
| Name | Left Source | Right Source | Result |
|---|---|---|---|
| Stereo Disparity 3D |  |
 |
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| 이 알고리즘은 직선 보정된 이미지 쌍을 사용하여 3차원 모델을 재구성합니다. | |||
3D/Transform
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Distance Transform 3D |  |
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| 이 알고리즘은 지정된 위치에 대한 방향별 거리를 반환합니다. | ||
| Perspective Merge 3D |   |
 |
| 여러 카메라에서 얻은 3D 정보를 하나의 좌표계에 합치는 알고리즘입니다. | ||
| Perspective Transform 3D |  |
 |
| 한 좌표계에서 얻은 3D 정보를 다른 좌표계로 변환하는 알고리즘입니다. | ||
| Switch Axes 3D |  |
 |
| 서로 다른 좌표축 간의 좌표를 변환하는 알고리즘입니다. | ||
3D/Utilities
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| Depth Map To Point Cloud Converter 3D | 
| 
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| 카메라의 내부 파라미터를 사용해 Depth Map Image에서 Point Cloud를 생성하는 알고리즘입니다. | ||
| Occlusion Culling 3D | 
| 
|
| 설정한 시점에서 표면 혹은 점에 의해 보이지 않는 점을 제거하는 알고리즘입니다. | ||
| Point Cloud Generator 3D |  |
 |
| 미리 정의된 여러 기하학적 대상들을 모사한 포인트 클라우드를 생성합니다. | ||
| Point Cloud To Depth Map Converter 3D | 
| 
|
| 카메라의 내부 파라미터를 사용해 Point Cloud에서 Depth Map, Texture를 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Point Cloud To XYZ Image Converter 3D | 
| 
|
| Point Cloud를 사용하여 XYZV, Texture를 복원하는 알고리즘입니다. | ||
| Projection 3D |  |
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| 3D 오브젝트를 주어진 카메라 위치에서 바라보아 얻는 이미지를 계산하는 알고리즘입니다. | ||
| Residual Evaluator 3D |  |
 |
| Source Object와 Target Object 간 거리의 합을 계산합니다. | ||
| Voxel Grid 3D |  |
.png) |
| Source Object를 샘플링합니다. | ||
| Scanned Point Cloud Generator 3D |  |
 |
| 표면을 포함한 3D 모델을 특정 시점에서 바라보거나, 전체 데이터 중 내부 점들을 제거한 결과로 반환합니다. | ||
| Statistics 3D |  |
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| 3D 모델을 사용하여 각종 통계를 계산합니다. | ||
| XYZ Image to Point Cloud Converter 3D |  |
 |
| XYZ 데이터 이미지를 사용하여 Point Cloud를 생성하는 알고리즘. | ||
6 Foundation
Foundation/Figure
| Name | IsCollision | Intersection |
|---|---|---|
| Figure 관계 |  |
 |
| Figure 간 충돌 유무를 검사합니다. | Figure 간 교점을 계산합니다. | |
| Name | Region Operation | GetPointsOfMinimumDistance |
|---|---|---|
| Figure 관계 |  |
 |
| Figure 간 영역의 교집합, 합집합, 차집합, 배타적 합집합 연산을 수행합니다. | Figure 간 가장 가까운 거리의 점을 얻습니다. | |
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| GetFigure |  |
 |
| 조건식에 맞는 Figure를 얻어옵니다. | ||
| RemoveFigure | |
 |
| 조건식에 맞는 Figure를 제거합니다. | ||
| Offset |  |
 |
| Figure의 위치를 이동합니다. | ||
| Rotate | |
 |
| Figure를 회전합니다. | ||
| Scale | |
 |
| Figure를 배울에 맞게 확대 혹은 축소합니다. | ||
| Flip | |
 |
| Figure를 수직, 수평, 또는 양쪽 축을 기준으로 뒤집습니다. | ||
| Inflate | |
 |
| Figure를 외접 사각형에 맞춰 늘려줍니다. | ||
| Extend | |
 |
| 방향성이 있는 Figure를 지향하는 방향으로 늘려줍니다. | ||
| PointArray to Ellipse |  |
 |
| 다른 Figure 간 변환이 가능합니다. (PointArray에서 Ellipse로 변환) | ||
| Ellipse to BezierCubicCurve | |
 |
| 다른 Figure 간 변환이 가능합니다. (Ellipse에서 BezierCubicCurve로 변환) | ||
| BezierCubicCurve to Region | |
 |
| 다른 Figure 간 변환이 가능합니다. (BezierCubicCurve에서 Region으로 변환) | ||
| Region to Quad | |
 |
| 다른 Figure 간 변환이 가능합니다. (Region에서 Quad로 변환) | ||
| Quad to Rect | |
 |
| 다른 Figure 간 변환이 가능합니다. (Quad에서 Rect로 변환) | ||
Foundation/3D/Utilities
| Name | Source | Result |
|---|---|---|
| ROI Utilities 3D |  |
 |
| 3D 객체에 대해 ROI 영역을 설정합니다. | ||