연산자란 연산 대상이 되는 피연산자에 대한 연산을 수행하는 기호를 뜻한다.

C++에서 사용 가능한 연산자에는 산술 연산자, 관계 연산자, 논리 연산자, 증감 연산자, 대입 연산자, 그리고 비트 연산자가 있다.

 

산술 연산자

산술 연산자는 사칙연산의 연산자들과 나머지 연산자가 있다.

각 연산자의 정의는 다음과 같다.

유형 정의
+ 덧셈
- 뺄셈
* 곱셈
/ 나눗셈
% 나머지

/*
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * "THE BEER-WARE LICENSE" (Revision 42):
 * <ggkids9211@gmail.com> wrote this file. As long as you retain this notice you
 * can do whatever you want with this stuff. If we meet some day, and you think
 * this stuff is worth it, you can buy me a beer in return Hyunjun Kim.
 * ----------------------------------------------------------------------------
 */

#include 
using namespace std;

int main()
{
    int a = 5;
    int b = 2;

    int sum = a + b; //더하기
    int sub = a - b; //빼기
    int mul = a * b; //곱하기
    int div = a / b; //나누기
    int rem = a % b; //나머지

    cout << "sum: " << sum << endl;
    cout << "sub: " << sub << endl;
    cout << "mul: " << mul << endl;
    cout << "div: " << div << endl;
    cout << "rem: " << rem << endl;
}

결과

 

sum: 7
sub: 3
mul: 10
div: 2
rem: 1

산술연산자가 연이어 사용되는 경우에는 아래와 같이 연산 우선순위를 적용한다.

1. 괄호 안의 연산자가 첫번째 우선순위를 가진다.

2. 곱셈, 나눗셈, 나머지 연산자가 그 다음 우선순위를 가진다.

3. 덧셈, 뺄셈 연산자가 그 다음 우선순위를 가진다.

4. 같은 우선순위의 연산자가 나열된 경우 좌측 연산자부터 먼저 처리한다.

 

관계 연산자

관계 연산자는 두 수를 비교하는 연산자이다.

주로 제어문에서 조건을 검사하기위해 많이 사용되며 true 혹은 false를 출력한다.

각 연산자의 정의는 다음과 같다.

 

유형 정의
== 같다
!= 다르다
> 크다
>= 크거나 같다
< 작다
<= 작거나 같다

/*
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * "THE BEER-WARE LICENSE" (Revision 42):
 * <ggkids9211@gmail.com> wrote this file. As long as you retain this notice you
 * can do whatever you want with this stuff. If we meet some day, and you think
 * this stuff is worth it, you can buy me a beer in return Hyunjun Kim.
 * ----------------------------------------------------------------------------
 */

#include 
using namespace std;

int main()
{
    int a = 5;
    int b = 2;
    
    bool same = a == b; //같다
    bool diff = a != b; //다르다
    bool big = a > b; //크다
    bool big_or_same = a >= b; //크거나 같다
    bool small = a < b; //작다
    bool small_or_same = a <= b; //작거나 같다

    cout << "same: " << boolalpha << same << endl;
    cout << "diff: " << boolalpha << diff << endl;
    cout << "big: " << boolalpha << big << endl;
    cout << "big_or_same: " << boolalpha << big_or_same << endl;
    cout << "small: " << boolalpha << small << endl;
    cout << "small_or_same: " << boolalpha << small_or_same << endl;
}

결과


same: false
diff: true
big: true
big_or_same: true
small: false
small_or_same: false

논리 연산자

논리 연산자는 And, Or, Not의 세가지 종류가 있다.

각 연산자의 정의는 다음과 같다.

유형 정의
&& 그리고 (AND)
|| 혹은 (OR)
! 아닐때 (NOT)

/*
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * "THE BEER-WARE LICENSE" (Revision 42):
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 * can do whatever you want with this stuff. If we meet some day, and you think
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 * ----------------------------------------------------------------------------
 */

#include 
using namespace std;

int main()
{
    bool AND = true && false;
    bool OR = true || false;
    bool excl = !true;

    cout << "AND: " << boolalpha << AND << endl;
    cout << "OR: " << boolalpha << OR << endl;
    cout << "excl: " << boolalpha << excl << endl;
}

결과

 


AND: false
OR: true
excl: false

증감 연산자

증감 연산자는 변수의 값을 증가시키거나 감소시킬때 사용한다.

각 연산자의 정의는 다음과 같다.

유형 정의
++i 연산 전에 i값 1 증가
i++ 연산 후에 i값 1 증가
--i 연산 전에 i값 1 감소
i-- 연산 후에 i값 1 감소

/*
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * "THE BEER-WARE LICENSE" (Revision 42):
 * <ggkids9211@gmail.com> wrote this file. As long as you retain this notice you
 * can do whatever you want with this stuff. If we meet some day, and you think
 * this stuff is worth it, you can buy me a beer in return Hyunjun Kim.
 * ----------------------------------------------------------------------------
 */

#include 
using namespace std;

int main()
{
    int i = 9;
    cout << "i++: " << i++ << endl; //해당 연산 후에 값 증가
    cout << "i: " << i << endl; //연산 이후에 값이 증가함.

    i = 9;
    cout << "++i: " << ++i << endl; //해당 연산 전에 값 증가됨.

    i = 9;
    cout << "i--: " << i-- << endl; //해당 연산 후에 값 감소
    cout << "i: " << i << endl; //연산 이후에 값이 감소함.

    i = 9;
    cout << "--i: " << --i << endl; //해당 연산 전에 값 감소됨.
}

결과

 


i++: 9
i: 10
++i: 10
i--: 9
i: 8
--i: 8

대입 연산자

대입 연산자는 동일한 변수가 연산자의 좌우에 모두 쓰이는 경우 간단하게 쓰기위해 사용하는 연산자를 말한다.

각 연산자의 정의는 다음과 같다.

유형 정의
+= i += j;  (이 식과 동일: i = i + j)
-= i -= j;  (이 식과 동일: i = i - j)
*= i *= j;  (이 식과 동일: i = i * j)
/= i /= j;  (이 식과 동일: i = i / j)
%= i %= j;  (이 식과 동일: i = i % j)

비트 단위 연산자

비트 연산자는 정수형 데이터의 비트를 직접 제어하는데 사용하는 연산자를 말한다..

각 연산자의 정의는 다음과 같다.

유형 정의 설명
| OR 대응 비트가 하나만 1이어도 1을 출력
^ XOR 대응 비트가 서로 다를 때 1을 출력
<< left shift 지정된 수만큼 비트들을 왼쪽으로 이동시킴
>> right shift 지정된 수만큼 비트들을 오른쪽으로 이동시킴
~ 1의 보수 0비트는 1로, 1비트는 0으로 변환

 

 

 

 

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C++에서 사용 가능한 데이터 타입은 정수형, 실수형, 문자형, 그리고 논리형이 있다.

각 데이터 타입은 상수 혹은 변수형태로 표현이 가능하다.

상수는 값이 변경되지 않는 데이터를 말하며 변수는 상황에 따라 변하는 데이터를 말한다.

그럼 기본적인 자료형의 종류를 알아보자

 

정수형

정수형 데이터타입은 크게 세가지로 이루어져있다.

short, int, long타입이다. 각 타입은 하나의 정수를 저장하기 위한 기억공간의 크기로 구분되는데, 통상 int 타입을 기준으로 short 타입은 int 타입의 반이, 그리고 int 타입은 long 타입의 반이 할당된 공간이 주어진다.

 

ex)

int a;

short b;

long c;

 

해당 타입들에는 타입 앞에 unsigned란 예약어를 붙일 수 있다.

unsigned는 말 그대로 부호가 붙지 않은 정수. 즉, 양수만을 저장하는 변수를 선언할 때 사용된다. 이는 각 변수별로 할당된 공간을 양수로써 최대로 활용하고자 함에 있다.

 

각 변수의 데이터 범위 정의는 다음과 같다.

 

유형 크기 데이터 범위
short 2
unsigned short 2
int 4
unsigned int 4
long 8
unsigned long 8

주의해야할 점은 변수를 정의하고 사용할 때는 그 변수에 저장될 값의 범위에 맞게 데이터 타입을 정해주어야한다.

 

실수형

실수형 데이터는 소수점을 가지고 있는 수치 데이터이다. 이 실수형은 두가지로 이루어진다.

float, double 타입이다. float형 데이터는 4바이트, double형 데이터는 8바이트의 공간이 할당된다.

 

각 변수의 데이터 범위 정의는 다음과 같다.

 

유형 크기 데이터 범위
float 4
double 8

 

문자, 문자열형

문자형 데이터는 영문자, 숫자, 특수 문자 등을 표현하는 데이터이다.

문자형 데이터 타입은 한쌍의 단일 따옴표를 이용하여 표기하고 문자열 데이터 타입은 이중 따옴표를 이용하여 표기한다.

유형 크기 데이터 범위
char 1
unsigned char 1
wchar_t 2

 

C++에서는 특수문자를 사용하여 출력 상태를 제어할 수 있다.

특수문자는 다음과 같다.

확장 문자
\n 줄을 바꾼다.
\t 수평 탭으로 일정 간격을 벌린다.
\b 백스페이스.
\r 같은 줄의 맨 앞으로 커서를 옮긴다.
\f 출력 용지를 한 장 넘긴다.
\a 경고음을 낸다.
\/ / 문자를 출력한다.
\' ' 문자를 출력한다.
\" " 문자를 출력한다.
\0 널(Null) 문자.

 

논리형

논리형 데이터 타입은 참, 거짓을 표현하는 데이터이다.

유형 크기 데이터 범위
bool 1

 

 

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3D 오브젝트의 Material 색을 변화시키고 싶을 때 아래 코드를 사용한다.

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class TestRenderer : MonoBehaviour {

public Renderer m_Renderer;

float m_R = 0.4f;
float m_G = 0.5f;
float m_B = 0.3f;
float m_Alpha = 1f;

    void Start(){
        m_Renderer.material.color = new Color(m_R, m_G, m_B, m_Alpha);
    }

    void Update(){

        }
}




영상처리 프로젝트를 진행하기 시작하면서 단순 CPU만 사용하는 프로그래밍에 한계를 체감하기 시작했다.

기본적으로 1280x720 픽셀데이터를 다루는데만 한번 모든 픽셀을 훓는데만 921,600번의 연산이 필요하고 여기에 갖가지 영상처리 알고리즘이 들어가면 기하급수적인 연산이 걸린다. 각 연산은 단순 사칙연산인 경우가 많으나 연산이 너무 많으니 한번 프로그램을 돌리면 짧게는 몇분, 길게는 몇십분씩 연산이 돌아가니 점점 머리가 미쳐가기 시작했다.


이 많은 연산을 해결하기 위해 우리의 위대한 선조들은 이미 그래픽카드를 개발했고 이 그래픽카드의 GPU속 100코어가 넘는 코어들을 이용해 수많은 계산을 병렬처리로 연산하면서 심하게 오래걸리는 연산들을 단 몇초, 몇 밀리초 안에 해결하도록 솔루션을 내 놓았다.


최근 다양한 GPU Acceleration을 찾아보던 중 익숙한 C#으로 다룰 수 있는 OpenCL 라이브러리를 사용해 GPU Acceleration을 사용해보기로 했다.

먼저 라이브러리를 받아야 하므로 아래 링크에서 가입하거나 로그인해서 라이브러리를 받자.

https://www.codeproject.com/KB/dotnet/1116907/OpenCLLib.zip


비주얼 스튜디오에 DLL 파일을 참조할 수 있는 사람들은 패스하시고 못하시는 분은 아래글을 따라 참조한다.

1. '솔루션 탐색기'에서 '참조'를 오른쪽 클릭 후 '참조 추가'를 누른다.


2. 새로이 뜨는 '참조 관리자'창 우측 하단의 '찾아보기(B)'를 클릭 후 넣고자 하는 라이브러리.dll의 경로를 찾아 '추가'한다.(여기서는 OpenCLlib.dll과 Cloo.dll이다.)

'참조 관리자' 창 내에 추가된 라이브러리의 좌측 체크박스를 체크한다.

이후 '확인' 버튼을 클릭한다.


이렇게 추가한 후 코드 상단에

using OpenCL;

을 추가하여 사용한다.


코드 예제 (소수를 찾는 예제.)

using System; using System.Drawing; using Accord.Imaging.Filters; using Accord.DataSets; public class Program { public static void Main() { int[] Primes = Enumerable.Range(2, 1000000).ToArray(); //2부터 1,000,000까지의 배열 생성 EasyCL cl = new EasyCL(); // EasyCL 초기화         blur.Accelerator = AcceleratorDevice.GPU; // GPU Acceleration Device 설정

cl.LoadKernel(IsPrime); // IsPrime을 커널로 로드

cl.Invoke("GetIfPrime", 0, Primes.Length, Primes); // GetIfPrime을 인코딩하고 0에서 Prime 길이만큼 변수 셋팅 후 Prime 대입

}


static string IsPrime

{

    get

{

return @" //인코딩 될 부분 kernel void GetIfPrime(global int* message) // 소수점 찾는 메서드 { int index = get_global_id(0); int upperl=(int)sqrt((float)message[index]); for(int i=2;i<=upperl;i++) { if(message[index]%i==0) { //printf("" %d / %d\n"",index,i ); message[index]=0; return; } } //printf("" % d"",index); }";

}

} }






Accord.NET framework은 171가지의 이미지 필터링을 제공하고 있으며 그 목록은 다음과 같다. 


ClassDescription
Public classAdaptiveSmoothing
Adaptive Smoothing - noise removal with edges preserving.
Public classAdd
Add fillter - add pixel values of two images.
Public classAdditiveNoise
Additive noise filter.
Public classApplyMask
Apply mask to the specified image.
Public classBackwardQuadrilateralTransformation
Performs backward quadrilateral transformation into an area in destination image.
Public classBaseFilter
Base class for filters, which produce new image of the same size as a result of image processing.
Public classBaseFilter2
Base class for filters, which operate with two images of the same size and format and produce new image as a result.
Public classBaseInPlaceFilter
Base class for filters, which may be applied directly to the source image.
Public classBaseInPlaceFilter2
Base class for filters, which operate with two images of the same size and format and may be applied directly to the source image.
Public classBaseInPlacePartialFilter
Base class for filters, which may be applied directly to the source image or its part.
Public classBaseResizeFilter
Base class for image resizing filters.
Public classBaseRotateFilter
Base class for image rotation filters.
Public classBaseTransformationFilter
Base class for filters, which may produce new image of different size as a result of image processing.
Public classBaseUsingCopyPartialFilter
Base class for filters, which require source image backup to make them applicable to source image (or its part) directly.
Public classBayerDithering
Ordered dithering using Bayer matrix.
Public classBayerFilter
Generic Bayer fileter image processing routine.
Public classBayerFilterOptimized
Optimized Bayer fileter image processing routine.
Public classBilateralSmoothing
Bilateral filter implementation - edge preserving smoothing and noise reduction that uses chromatic and spatial factors.
Public classCode exampleBinaryDilation3x3
Binary dilation operator from Mathematical Morphology with 3x3 structuring element.
Public classBinaryErosion3x3
Binary erosion operator from Mathematical Morphology with 3x3 structuring element.
Public classCode exampleBinaryWatershed
Watershed filter.
Public classCode exampleBlend
Linear Gradient Blending filter.
Public classBlobsFiltering
Blobs filtering by size.
Public classBlur
Blur filter.
Public classBottomHat
Bottop-hat operator from Mathematical Morphology.
Public classBradleyLocalThresholding
Adaptive thresholding using the internal image.
Public classBrightnessCorrection
Brightness adjusting in RGB color space.
Public classBurkesDithering
Dithering using Burkes error diffusion.
Public classCannyEdgeDetector
Canny edge detector.
Public classCanvasCrop
Fill areas outiside of specified region.
Public classCanvasFill
Fill areas iniside of the specified region.
Public classCanvasMove
Move canvas to the specified point.
Public classChannelFiltering
Channels filters.
Public classClosing
Closing operator from Mathematical Morphology.
Public classColorFiltering
Color filtering.
Public classColorRemapping
Color remapping.
Public classCombineChannel
Combine channel filter.
Public classCompassConvolution
Compass convolution filter.
Public classConcatenate
Concatenation filter.
Public classConnectedComponentsLabeling
Connected components labeling.
Public classConservativeSmoothing
Conservative smoothing.
Public classContrastCorrection
Contrast adjusting in RGB color space.
Public classContrastStretch
Contrast stretching filter.
Public classConvolution
Convolution filter.
Public classCornersMarker
Filter to mark (highlight) corners of objects.
Public classCrop
Crop an image.
Public classDifference
Difference filter - get the difference between overlay and source images.
Public classDifferenceEdgeDetector
Difference edge detector.
Public classCode exampleDifferenceOfGaussians
Difference of Gaussians filter.
Public classDilation
dilation operator from Mathematical Morphology.
Public classDilation3x3
dilation operator from Mathematical Morphology with 3x3 structuring element.
Public classCode exampleDistanceTransform
Distance transform filter.
Public classDivide
Divide filter - divide pixel values of two images.
Public classEdges
Simple edge detector.
Public classErosion
Erosion operator from Mathematical Morphology.
Public classErosion3x3
Erosion operator from Mathematical Morphology with 3x3 structuring element.
Public classErrorDiffusionDithering
Base class for error diffusion dithering.
Public classErrorDiffusionToAdjacentNeighbors
Base class for error diffusion dithering, where error is diffused to adjacent neighbor pixels.
Public classEuclideanColorFiltering
Euclidean color filtering.
Public classCode exampleExponential
Exponential filter.
Public classExtractBiggestBlob
Extract the biggest blob from image.
Public classExtractChannel
Extract RGB channel from image.
Public classExtractNormalizedRGBChannel
Extract normalized RGB channel from color image.
Public classFastBoxBlur
Fast Box Blur filter.
Public classFastGuidedFilter
Fast Guided Filter (non-commercial).
Public classCode exampleFastVariance
Fast Variance filter.
Public classFeaturesMarker
Filter to mark (highlight) feature points in a image.
Public classFillHoles
Fill holes in objects in binary image.
Public classFilterIterator
Filter iterator.
Public classFiltersSequence
Filters' collection to apply to an image in sequence.
Public classFlatFieldCorrection
Flat field correction filter.
Public classFloydSteinbergDithering
Dithering using Floyd-Steinberg error diffusion.
Public classCode exampleGaborFilter
Gabor filter.
Public classGammaCorrection
Gamma correction filter.
Public classGaussianBlur
Gaussian blur filter.
Public classGaussianSharpen
Gaussian sharpen filter.
Public classGrayscale
Base class for image grayscaling.
Public classGrayscale.CommonAlgorithms
Set of predefined common grayscaling algorithms, which have already initialized grayscaling coefficients.
Public classGrayscaleBT709Obsolete.
Grayscale image using BT709 algorithm.
Public classGrayscaleRMYObsolete.
Grayscale image using R-Y algorithm.
Public classGrayscaleToRGB
Convert grayscale image to RGB.
Public classGrayscaleYObsolete.
Grayscale image using Y algorithm.
Public classCode exampleGrayWorld
Gray World filter for color normalization.
Public classHighBoost
High boost filter.
Public classHistogramEqualization
Histogram equalization filter.
Public classHitAndMiss
Hit-And-Miss operator from Mathematical Morphology.
Public classHomogenityEdgeDetector
Homogenity edge detector.
Public classHorizontalRunLengthSmoothing
Horizontal run length smoothing algorithm.
Public classHSLFiltering
Color filtering in HSL color space.
Public classHSLLinear
Luminance and saturation linear correction.
Public classHueModifier
Hue modifier.
Public classImageWarp
Image warp effect filter.
Public classIntersect
Intersect filter - get MIN of pixels in two images.
Public classInvert
Invert image.
Public classIterativeThreshold
Iterative threshold search and binarization.
Public classJarvisJudiceNinkeDithering
Dithering using Jarvis, Judice and Ninke error diffusion.
Public classJitter
Jitter filter.
Public classCode exampleKirschEdgeDetector
Kirsch's Edge Detector
Public classCode exampleKuwahara
Kuwahara filter.
Public classLevelsLinear
Linear correction of RGB channels.
Public classLevelsLinear16bpp
Linear correction of RGB channels for images, which have 16 bpp planes (16 bit gray images or 48/64 bit colour images).
Public classLineMarker
Filter to mark (highlight) lines in a image.
Public classCode exampleLogarithm
Log filter.
Public classMaskedFilter
Apply filter according to the specified mask.
Public classMean
Mean filter.
Public classMedian
Median filter.
Public classMerge
Merge filter - get MAX of pixels in two images.
Public classMirror
Mirroring filter.
Public classMorph
Morph filter.
Public classMoveTowards
Move towards filter.
Public classMultiply
Multiply filter - multiply pixel values of two images.
Public classCode exampleNiblackThreshold
Niblack Threshold.
Public classOilPainting
Oil painting filter.
Public classOpening
Opening operator from Mathematical Morphology.
Public classOrderedDithering
Binarization with thresholds matrix.
Public classOtsuThreshold
Otsu thresholding.
Public classPairsMarker
Filter to mark (highlight) pairs of points in a image.
Public classPixellate
Pixellate filter.
Public classPointedColorFloodFill
Flood filling with specified color starting from specified point.
Public classPointedMeanFloodFill
Flood filling with mean color starting from specified point.
Public classCode examplePointsMarker
Filter to mark (highlight) points in a image.
Public classQuadrilateralTransformation
Performs quadrilateral transformation of an area in a given source image.
Public classQuadrilateralTransformationBilinearObsolete.
Performs quadrilateral transformation using bilinear algorithm for interpolation.
Public classQuadrilateralTransformationNearestNeighborObsolete.
Performs quadrilateral transformation using nearest neighbor algorithm for interpolation.
Public classRectanglesMarker
Filter to mark (highlight) rectangles in a image.
Public classRectification
Rectification filter for projective transformation.
Public classReplaceChannel
Replace RGB channel of color imgae.
Public classResizeBicubic
Resize image using bicubic interpolation algorithm.
Public classResizeBilinear
Resize image using bilinear interpolation algorithm.
Public classResizeNearestNeighbor
Resize image using nearest neighbor algorithm.
Public classRGChromacity
RG Chromaticity.
Public classCode exampleRobinsonEdgeDetector
Robinson's Edge Detector
Public classRotateBicubic
Rotate image using bicubic interpolation.
Public classRotateBilinear
Rotate image using bilinear interpolation.
Public classRotateChannels
Rotate RGB channels.
Public classRotateNearestNeighbor
Rotate image using nearest neighbor algorithm.
Public classSaltAndPepperNoise
Salt and pepper noise.
Public classSaturationCorrection
Saturation adjusting in HSL color space.
Public classCode exampleSauvolaThreshold
Sauvola Threshold.
Public classSepia
Sepia filter - old brown photo.
Public classSharpen
Sharpen filter
Public classShrink
Shrink an image by removing specified color from its boundaries.
Public classSierraDithering
Dithering using Sierra error diffusion.
Public classSimplePosterization
Simple posterization of an image.
Public classSimpleQuadrilateralTransformation
Performs quadrilateral transformation of an area in the source image.
Public classSimpleSkeletonization
Simple skeletonization filter.
Public classSISThreshold
Threshold using Simple Image Statistics (SIS).
Public classSobelEdgeDetector
Sobel edge detector.
Public classStereoAnaglyph
Stereo anaglyph filter.
Public classStuckiDithering
Dithering using Stucki error diffusion.
Public classSubtract
Subtract filter - subtract pixel values of two images.
Public classTexturedFilter
Textured filter - filter an image using texture.
Public classTexturedMerge
Merge two images using factors from texture.
Public classTexturer
Texturer filter.
Public classThreshold
Threshold binarization.
Public classThresholdedDifference
Calculate difference between two images and threshold it.
Public classThresholdedEuclideanDifference
Calculate Euclidean difference between two images and threshold it.
Public classThresholdWithCarry
Threshold binarization with error carry.
Public classTopHat
Top-hat operator from Mathematical Morphology.
Public classTransformFromPolar
Transform polar image into rectangle.
Public classTransformToPolar
Transform rectangle image into circle (to polar coordinates).
Public classCode exampleVariance
Variance filter.
Public classVerticalRunLengthSmoothing
Vertical run length smoothing algorithm.
Public classWaterWave
Simple water wave effect filter.
Public classCode exampleWaveletTransform
Wavelet transform filter.
Public classCode exampleWhitePatch
White Patch filter for color normalization.
Public classCode exampleWolfJolionThreshold
Wolf Jolion Threshold.
Public classYCbCrExtractChannel
Extract YCbCr channel from image.
Public classYCbCrFiltering
Color filtering in YCbCr color space.
Public classYCbCrLinear
Linear correction of YCbCr channels.
Public classYCbCrReplaceChannel
Replace channel of YCbCr color space.
Public classZhangSuenSkeletonization
Zhang-Suen skeletonization filter.


이 필터들은 .NET Standard 2.0  .NET Core 2.0 에 완벽하게 호환 제공되고 있다.

이 필터들을 사용하기 위해서는 단순히

using Accord.Imaging.Filters;

을 네임스페이스 위에 삽입하여 사용하면 된다.


예제코드(가우시안 블러 사용 예제)

using System;
using System.Drawing;

using Accord.Imaging.Filters;
using Accord.DataSets;

					
public class Program
{
    public static void Main()
    {
        TestImages t = new TestImages();
        Bitmap baboon = t.GetImage("baboon.bmp");
		
        // We can create a new Gaussian Blur:
        GaussianBlur blur = new GaussianBlur();
        
        // Now we can either apply it to the image, creating a
        // new resulting image to hold the output of the filter:
        Bitmap result = blur.Apply(baboon);
        
        // Or we can apply the operation in place,
        // overwriting the original image:
        blur.ApplyInPlace(baboon);
    }
}



Accord.NET은 C#으로만 작성된 .NET framework로써 선형 대수학, 수치 최적화, 통계학, 머신러닝, 인공 신경망, 신호 및 영상처리 등을 처리할 수 있으며  Gnu Lesser Public License 을 따른다.

설치는 다음과 같다.

Visual Studio의 프로젝트를 시작한 후 NuGet Package를 열고 아래 인스톨 명령을 실행한다.

    PM> Install-Package Accord.MachineLearning
    PM> Install-Package Accord.Controls

설치가 완료되면 이제 Accord.NET을 쓸 준비가 된 것이다.


예제코드

using Accord.Controls;
using Accord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;
using Accord.Math.Optimization.Losses;
using Accord.Statistics;
using Accord.Statistics.Kernels;
using System;

namespace GettingStarted
{
    class Program
    {
        [MTAThread]
        static void Main(string[] args)
        {
            double[][] inputs =
            {
                /* 1.*/ new double[] { 0, 0 },
                /* 2.*/ new double[] { 1, 0 }, 
                /* 3.*/ new double[] { 0, 1 }, 
                /* 4.*/ new double[] { 1, 1 },
            };

            int[] outputs =
            { 
                /* 1. 0 xor 0 = 0: */ 0,
                /* 2. 1 xor 0 = 1: */ 1,
                /* 3. 0 xor 1 = 1: */ 1,
                /* 4. 1 xor 1 = 0: */ 0,
            };

            // Create the learning algorithm with the chosen kernel
            var smo = new SequentialMinimalOptimization<Gaussian>()
            {
                Complexity = 100 // Create a hard-margin SVM 
            };

            // Use the algorithm to learn the svm
            var svm = smo.Learn(inputs, outputs);

            // Compute the machine's answers for the given inputs
            bool[] prediction = svm.Decide(inputs);

            // Compute the classification error between the expected 
            // values and the values actually predicted by the machine:
            double error = new AccuracyLoss(outputs).Loss(prediction);

            Console.WriteLine("Error: " + error);

            // Show results on screen 
            ScatterplotBox.Show("Training data", inputs, outputs);
            ScatterplotBox.Show("SVM results", inputs, prediction.ToZeroOne());

            Console.ReadKey();
        }
    }
}



유니티의 여러가지 시간 측정 방법중 한가지인 스탑워치 사용하기에 대한 방법이다.

using System.Diagnostics;
using debug = UnityEngine.Debug;
public class TimerScript : MonoBehaviour {

Stopwatch sw = new Stopwatch();
float time;

    void Start(){
        sw.Start();
    }

    void Update(){
        time = sw.ElapsedMilliseconds;
        if(time>5000){
            sw.Stop();
            debug.Log("Time: "+time);
        }
    }




Dropdown은 UI의 기본기로써 여러 목록의 선택지를 쉽게 골라주게 하기위해 Unity에서 기본으로 제공하고 있다.

아래 소스코드는 Dropdown의 목록 생성 및 선택된 value에 대한 출력을 다룬다.


[참고] Dropdown 리스트 중 하나를 선택하면 dropdown.value의 값이 선택지에 대한 배열의 값으로 생성이 된다.

가령 2번째 리스트를 선택한 경우 dropdown.value = 1 이 된다. 이를 이용하여 선택지를 알아내고 값을 응용하여 원하는 셀렉기능을 구현하면 된다.

/*
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * "THE BEER-WARE LICENSE" (Revision 42):
 * <ggkids9211@gmail.com> wrote this file. As long as you retain this notice you
 * can do whatever you want with this stuff. If we meet some day, and you think
 * this stuff is worth it, you can buy me a beer in return Hyunjun Kim.
 * ----------------------------------------------------------------------------
 */

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
using UnityEngine.UI;

public class DropdownExample : MonoBehaviour{
[Header("Dropdown")]
public Dropdown dropdown;

	void Start () {
		SetDropdownOptionsExample();
	}

	void Update () {

	}

private void SetDropdownOptionsExample() // Dropdown 목록 생성
    {
        dropdown.options.Clear();
        for(int i = 1; i < 11; i++) //1부터 10까지
        {
            Dropdown.OptionData option = new Dropdown.OptionData();
            option.text = i.ToString() +"갯수";
            dropdown.options.Add(option);
        }
    }

public void SelectButton() // SelectButton을 누름으로써 값 테스트.
	{
		Debug.Log("Dropdown Value: "+ dropdown.value + ", List Selected: " + (dropdown.value + 1));
	}
}





유니티 하이라키창에 빈 게임 오브젝트를 만든 후 다음의 스크립트를 추가한다.



using System.Collections;

using System.Collections.Generic;

using UnityEngine;


public class CubeControl : MonoBehaviour {


// Use this for initialization

void Start () {

                GameObject cube = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube);    //큐브 오브젝트 생성

cube.transform.position = new Vector3(0, 0, 0);                                 //큐브 포지션 설정

}

// Update is called once per frame

void Update () {

}

}




실행시켜보면 0,0,0좌표에 큐브가 생성된 것을 확인할 수 있다.


게임오브젝트를 큐브뿐만아니라 GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube); 에서 Cube를 Plane, Sphere, Capsule, Cylinder 등으로 바꾸면 여러가지 


오브젝트로 실행이 가능하다.


그럼 조금 더 업그레이드 해서 큐브를 무한대로 생성시켜보자.



using System.Collections;

using System.Collections.Generic;

using UnityEngine;


public class CubeControl : MonoBehaviour {

int i = 0;

// Use this for initialization

void Start () {

}

// Update is called once per frame

void Update () {

i=i+5;

GameObject cube = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube);

cube.transform.position = new Vector3(i, 0, 0);

}

}


이렇게되면 업데이트 메서드가 호출될때마다 x축으로 5의 간격으로 큐브가 생성될 것이다.




 



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