Based on your notes, 아래와 같이 “BASIC”에 대한 내용을 정리한 새로운 노트를 작성했습니다:
래스터 이미지 벡터화 (Raster Image Vectorization)
1. 이미지 벡터화 개요
- 래스터 이미지를 도면화(벡터화)하는 모델과 도구들이 존재합니다.
- 이는 ‘이미지 벡터화’ 또는 ‘이미지 트레이싱’이라고도 불립니다.
2. 주요 접근 방식 및 도구
2.1 딥러닝 기반 모델
- pix2vec: 이미지를 SVG 형식으로 변환하는 딥러닝 모델
- DeepVecFont: 글꼴 이미지를 벡터 형식으로 변환하는 모델
2.2 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘
- OpenCV: 엣지 검출 및 윤곽선 추출에 사용
2.3 상용 소프트웨어
- Adobe Illustrator: Image Trace 기능
- Corel Draw: PowerTRACE 기능
2.4 오픈소스 도구
- Potrace: 비트맵 이미지를 벡터 그래픽으로 변환
- Inkscape: 오픈소스 벡터 그래픽 에디터, 내장된 트레이싱 기능 제공
2.5 온라인 서비스
- Vector Magic: 웹 기반 이미지 벡터화 서비스
- Vectorizer.io: 자동화된 온라인 벡터화 도구
2.6 특화된 CAD 변환 도구
- Scan2CAD: 스캔된 도면을 CAD 파일로 변환
3. 도구의 장단점
- 딥러닝 기반 모델: 복잡한 이미지에서도 좋은 결과를 낼 수 있지만, 훈련 데이터와 계산 리소스가 많이 필요.
- 전통적인 알고리즘: 간단한 도면에 대해 빠르고 효과적일 수 있지만, 복잡한 세부사항을 놓칠 수 있음.
Scan2CAD 시스템 구축
1. 주요 구성 요소
1.1 이미지 전처리
- 노이즈 제거, 대비 향상 등을 위한 전통적인 이미지 처리 기법
- 예: OpenCV 라이브러리 사용
1.2 객체 탐지 및 분할
- 도면 내 요소(선, 도형, 텍스트 등)를 식별하기 위한 딥러닝 모델
- 모델: Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO, U-Net
1.3 선 및 도형 인식
- 직선, 곡선, 원 등을 인식하는 알고리즘
- 전통적인 방법: 허프 변환
- 딥러닝 방법: PolyCNN, Curve-GCN
1.4 텍스트 인식 (OCR)
- 도면 내 텍스트를 인식하고 디지털화
- 모델: Tesseract OCR, EAST text detector + CRNN
1.5 벡터화
- 래스터 이미지를 벡터 형식으로 변환
- 알고리즘: Potrace
- 딥러닝 모델: pix2vec
1.6 심볼 및 패턴 인식
- 반복되는 심볼이나 패턴을 인식
- 모델: 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 모델
1.7 3D 추론 (필요한 경우)
- 2D 도면에서 3D 정보를 추론
- 모델: 3D-R2N2, Pix2Vox
1.8 후처리 및 최적화
- 인식된 요소들을 CAD 형식에 맞게 정리 및 최적화
- 규칙 기반 알고리즘 + 기계학습 모델
1.9 도메인 특화 지식 통합
- 건축, 기계 등 특정 도메인의 규칙과 표준을 적용
- 지식 기반 시스템 또는 규칙 기반 엔진
2. 시스템 통합
- 이러한 요소들을 통합하여 엔드-투-엔드 시스템을 구축해야 함.
- 딥러닝 모델과 전통적인 컴퓨터 비전 기술을 적절히 조합하는 것이 중요.
3. 최근 연구
- ”Deep Floor Plan Recognition using a Multi-task Network with Room-boundary-Guided Attention” (2019): 딥러닝을 사용하여 건축 평면도를 인식하고 벡터화하는 방법 제시.
이렇게 정리된 내용을 새로운 노트로 작성하시면 됩니다! 필요에 따라 추가적인 수정이나 세부사항을 원하시면 말씀해 주세요.