사진과 3차원 공간을 컴퓨터가 어떻게 숫자로 다루는지, 브라우저 안에서 직접 계산하고 만져 보며 익힌다. 이미지 인식, 이미지 압축, 3D Gaussian Splatting, 점군과 디지털 트윈.
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픽셀과 히스토그램, 브라우저에서 학습하는 작은 CNN, 검출 상자와 IoU, 분할, 인식이 무너지는 조건.
Images as NumbersClassificationDetectionSegmentationLimits 주제 2 · 탭 5개Image Compression이미지 압축브라우저 안의 JPEG 인코더: 색 공간, DCT 블록, 양자화, 허프만 부호화, JPEG가 안 맞는 곳.
Color SpacesDCT BlocksQuantizationEntropy CodingWhen JPEG Fails공간
수백만 개의 흐릿한 덩어리로 만든 장면: 가우시안 하나, 래스터화, 직접 돌리는 최적화, 촬영, 학습, 웹 전송.
OverviewA Single GaussianRasterizationOptimizationCapture & SfMTrainingWeb DeliveryDirections 주제 4 · 탭 4개Point Cloud & Digital Twin점군과 디지털 트윈점으로 된 스캔한 방: 내려 뽑기, ICP로 두 스캔 맞추기, RANSAC으로 벽 찾기, 설계와 비교하기.
Point CloudsRegistrationPlane FittingScan to BIM교육용 페이지입니다. 모델과 데이터는 원리를 보이기 위해 작게 만든 것이며, 결과는 실제 시스템의 성능을 뜻하지 않습니다. 직접 연 사진은 브라우저 안에서만 처리합니다.