MongoDB에 문서 삽입하기MongoDB에서는 insert() 메서드를 사용하여 기존 컬렉션에 문서를 손쉽게 삽입할 수 있습니다.기본 문법db.coll.insert(doc)각 구성 요소의 의미는 다음과 같습니다.db : 데이터베이스를 나타냅니다.coll : 문서를 삽입할 대상 컬렉션의 이름입니다.doc : 삽입하려는 문서입니다.몽고DB 셸 예제> use myDatabase() switched to db myDatabase() > db.createCollection(sample) { "ok" : 1 }

MongoDB에서는 insertMany() 메서드를 사용하여 기존 컬렉션에 여러 개의 문서(document)를 한 번에 삽입할 수 있습니다. 이 메서드는 문서 배열을 인자로 받아 일괄 처리하므로, 대량의 데이터를 효율적으로 저장할 때 유용합니다.기본 문법db.coll.insert(docArray)각 구성 요소의 의미는 다음과 같습니다.db : 사용 중인 데이터베이스coll : 문서를 삽입할 컬렉션 이름docArray : 삽입하려는 문서들의 배열셸에서 실행하는 예제> use myDatabase() switched to db my

MongoDB에서는 find() 메서드를 사용하여 기존 컬렉션에 저장된 문서를 손쉽게 조회할 수 있습니다. 이 글에서는 MongoDB 셸에서의 기본 사용법과 함께 Java 프로그램으로 전체 문서를 검색하는 방법까지 단계별로 살펴보겠습니다.find() 메서드 기본 문법db.coll.find()각 구성 요소의 의미는 다음과 같습니다.db: 현재 사용 중인 데이터베이스를 나타냅니다.coll: 문서를 조회하려는 컬렉션의 이름입니다.MongoDB 셸에서의 예제다음과 같은 문서들이 저장된 students 컬렉션이 있다고 가정해 보겠습니다.{n

MongoDB에서는 remove() 메서드를 사용해 기존 컬렉션(collection)에 있는 문서(document)를 삭제할 수 있습니다.기본 문법db.coll.remove(DELETION_CRITERIA)각 요소의 의미는 다음과 같습니다.db: 현재 사용 중인 데이터베이스coll: 문서를 삭제하려는 컬렉션의 이름예제MongoDB 데이터베이스에 다음과 같은 문서들을 포함하는 students 컬렉션이 있다고 가정해 보겠습니다.{name:Ram, age:26, city:Mumbai} {name:Roja, age:28, city:Hyde

MongoDB에서 이미 생성된 컬렉션(collection)은 drop() 메서드를 사용하여 간단하게 삭제할 수 있습니다. 이 글에서는 MongoDB 셸과 Java 프로그램 두 가지 방법으로 컬렉션을 삭제하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.drop() 메서드 기본 문법db.coll.drop()각 요소의 의미는 다음과 같습니다.db: 현재 사용 중인 데이터베이스coll: 삭제하려는 컬렉션의 이름MongoDB 셸에서 삭제하기먼저 MongoDB 데이터베이스에 3개의 컬렉션이 생성되어 있다고 가정해 보겠습니다.> use sampleDa

색상 공간(Color Space)은 이미지 속 색상을 표현하는 체계입니다. OpenCV에서는 다양한 색상 공간을 지원하며, 대표적인 것들은 다음과 같습니다.OpenCV의 주요 색상 공간BGR — RGB는 가장 널리 사용되는 색상 공간으로, 각 픽셀은 빨강(Red), 파랑(Blue), 초록(Green) 세 가지 색상 강도 값으로 구성됩니다. OpenCV의 기본 색상 공간이며, 채널 순서가 BGR로 저장되는 것이 특징입니다.HSV — HSV 색상 공간에서는 색조(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value/Brightness

JShell이란 무엇인가?JShell은 Java 9에서 새롭게 도입된 도구로, Java 언어의 다양한 기능과 방대한 라이브러리를 빠르고 편리하게 탐색, 발견, 실험할 수 있는 환경을 제공합니다. 별도의 클래스 파일 작성이나 컴파일 과정 없이 대화형으로 코드를 실행할 수 있어 학습과 프로토타이핑에 매우 유용합니다.JShell의 내부 동작 원리사용자가 JShell 콘솔에 코드를 입력하면, 먼저 JLine이라는 자바 라이브러리가 콘솔 입력을 처리합니다. JLine은 콘솔 환경에서 사용자 입력을 캡처하고 줄 편집 기능을 지원하는 역할을 담

Java에서 org.opencv.core.Core 클래스가 제공하는 bitwise_and() 메서드를 사용하면 두 이미지 간의 비트 단위 논리곱(AND) 연산을 손쉽게 수행할 수 있습니다.이 메서드는 소스 행렬 두 개와 연산 결과를 저장할 대상 행렬에 해당하는 총 세 개의 Mat 객체를 인수로 받습니다. 소스 행렬의 모든 요소에 대해 비트 단위 논리곱을 계산한 뒤, 그 결과를 대상 행렬에 저장합니다.예제 코드다음 Java 예제에서는 하나의 이미지를 그레이스케일과 이진(binary) 이미지로 변환한 후, 두 결과 이미지에 대해 비트

윤곽선(Contour)은 특정 형태의 경계를 따라 있는 모든 점을 연결한 선을 의미합니다. 윤곽선을 활용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.객체의 형태(shape) 파악객체의 면적(area) 계산객체 탐지(detection)객체 인식(recognition)이미지 내의 다양한 도형이나 객체의 윤곽선은 OpenCV의 findContours() 메서드를 사용하여 찾을 수 있습니다. 이 메서드는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.이진화(binary)된 이미지 — 윤곽선 검출의 대상이 되는 흑백 이미지입니다.윤곽선 정보를 저장할 Ma

윤곽선(Contour)이란 특정 도형의 경계를 따라 있는 모든 점들을 연결한 선을 의미합니다. 윤곽선을 활용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.객체의 형태(shape) 파악객체의 면적(area) 계산객체 검출(detection)객체 인식(recognition)윤곽선 찾기: findContours() 메서드OpenCV에서는 findContours() 메서드를 사용하여 이미지 내의 다양한 도형이나 객체의 윤곽선을 찾을 수 있습니다. 이 메서드는 이진화(binary)된 이미지를 입력으로 받아 윤곽선 목록을 반환합니다.윤곽선 면적

개요컴퓨터 비전에서 특징점(keypoint) 검출은 이미지 내에서 객체 인식, 매칭, 추적 등에 활용되는 핵심 기술입니다. org.opencv.features2d 패키지의 추상 클래스 Feature2D가 제공하는 detect() 메서드를 사용하면 주어진 이미지에서 특징점을 손쉽게 검출할 수 있습니다.이 메서드를 호출할 때는 원본 이미지를 나타내는 Mat 객체와, 검출된 특징점을 저장할 빈 MatOfKeyPoint 객체를 인수로 전달해야 합니다.또한 검출된 특징점을 이미지 위에 시각적으로 표시하려면 org.opencv.features

OpenCV에서 org.opencv.features2d.Feature2D 추상 클래스의 detect() 메서드는 주어진 이미지에서 특징점(keypoints)을 검출합니다. 이 메서드를 호출할 때는 원본 이미지를 나타내는 Mat 객체와, 검출된 특징점을 저장할 빈 MatOfKeyPoint 객체를 인자로 전달해야 합니다.Features2d 클래스의 drawMatches() 메서드는 두 이미지의 특징점 사이의 매칭 관계를 찾아 이를 시각적으로 그려줍니다. 이 메서드는 다음과 같은 매개변수를 받습니다.src1 − 첫 번째 원본

OpenCV에서는 org.opencv.imgproc.Imgproc 클래스가 제공하는 drawMarker() 메서드를 사용하면 이미지 위에 다양한 형태의 마커를 손쉽게 그릴 수 있습니다. 이 메서드는 객체 검출 결과 표시, 관심 영역(ROI) 강조 등 다양한 용도로 활용됩니다.drawMarker() 메서드의 주요 매개변수img – 마커를 그릴 대상 이미지를 나타내는 Mat 객체입니다.position – 마커를 표시할 위치를 지정하는 Point 객체입니다.color – 마커의 색상을 지정하는 Scalar 객체입니다(BGR 순서).mar

디지털 이미지는 2차원 배열 형태의 픽셀(pixel)들로 저장되며, 픽셀은 디지털 이미지를 구성하는 가장 작은 단위입니다.각 픽셀은 알파(Alpha), 빨강(Red), 초록(Green), 파랑(Blue), 즉 ARGB 값을 담고 있으며, 각 색상 값은 0부터 255 사이의 범위를 가집니다. 이는 하나의 색상 값이 8비트(2^8)를 차지한다는 의미입니다.ARGB 값은 총 4바이트의 메모리에 일정한 순서(오른쪽에서 왼쪽)로 저장됩니다. 구체적으로 파랑 값은 0~7비트, 초록 값은 8~15비트, 빨강 값은 16~23비트, 알파 값은 24

OpenCV에서는 org.opencv.core.Core 클래스가 제공하는 bitwise_not() 메서드를 사용하여 이미지의 비트 단위 NOT(반전) 연산을 손쉽게 수행할 수 있습니다.이 메서드는 소스 행렬과 대상 행렬을 나타내는 두 개의 Mat 객체를 인수로 받습니다. 실행되면 소스 행렬의 모든 요소(픽셀 값)를 비트 단위로 반전한 결과를 대상 행렬에 저장합니다. 즉, 밝은 부분은 어둡게, 어두운 부분은 밝게 변환되는 네거티브(negative) 효과를 얻을 수 있습니다.예제 코드import org.opencv.core.Core;

fillPoly() 메서드란? Java용 OpenCV 라이브러리의 org.opencv.imgproc 패키지에는 Imgproc 클래스가 포함되어 있습니다. 이미지 위에 채워진 다각형(filled polygon)을 그리려면 이 클래스가 제공하는 fillPoly() 메서드를 호출하면 됩니다. fillPoly() 메서드는 다음과 같은 매개변수를 받습니다. Mat 객체 − 다각형이 그려질 대상 이미지를 나타냅니다. List<MatOfPoint> 객체 − 다각형의 꼭짓점 좌표를 담고 있는 MatOfPoint

OpenCV의 imread() 메서드를 사용하여 이미지를 읽으면 결과로 Mat 객체가 반환됩니다. 하지만 이렇게 얻은 Mat 객체의 내용을 AWT나 Swing 기반 창에 표시하려면, 먼저 해당 객체를 java.awt.image.BufferedImage 클래스의 객체로 변환해야 합니다. 변환 작업은 아래 단계를 순서대로 따라 하면 됩니다. Mat을 MatOfByte로 인코딩하기 — 가장 먼저 행렬(Mat)을 바이트 행렬로 변환해야 합니다. 이 작업은 Imgcodecs 클래스의 imencode() 메서드를 사용하여 수행할 수 있습니다

윤곽선(Contour)이란 특정 도형의 경계를 따라 있는 모든 점들을 연결한 선을 의미합니다. 윤곽선을 활용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.객체의 형태(shape) 파악객체의 면적(area) 계산객체 감지(Detection)객체 인식(Recognition)윤곽선 찾기와 그리기OpenCV에서는 findContours() 메서드를 사용해 이미지 속 다양한 도형과 객체의 윤곽선을 검출할 수 있습니다. 이렇게 찾아낸 윤곽선은 drawContours() 메서드로 화면에 그릴 수 있으며, 이 메서드는 아래와 같은 매개변수를 받습니

Java 9 서비스 공급자 인터페이스 개요서비스(Service) 인터페이스의 구현체를 제공하는 모듈은 모듈 기술자(module descriptor) 파일에 provides 구문을 반드시 포함해야 합니다. 만약 모듈 기술자 파일에 이 구문이 없다면, 서비스 로더(ServiceLoader)가 해당 모듈을 로드할 수 없습니다.Java 9의 모듈 시스템에서는 이러한 방식으로 서비스 구현체와 소비자를 명확하게 분리할 수 있어, 애플리케이션의 결합도를 낮추고 유연성을 높일 수 있습니다.서비스 공급자 인터페이스 생성 절차다음 단계를 따라 서비스

Java 9 JShell의 다양한 /vars 명령어 완벽 정리JShell은 Java 9에서 새롭게 도입된 대화형(Interactive) 명령줄 도구입니다. 입력을 받아 즉시 평가하고 그 결과를 사용자에게 출력하는 방식으로 동작하기 때문에 REPL(Read-Evaluate-Print-Loop) 도구라고도 불립니다.JShell에서는 내부 명령어인 /vars를 사용하여 현재까지 생성된 모든 변수를 한눈에 확인할 수 있습니다. 상황에 따라 활용할 수 있는 다양한 /vars 명령어 옵션은 아래와 같습니다./vars/vars [ID]/vars