# 이미지 캡처

Deep Learning 도구는 이미지 및 조명 변동을 다룰 수 있으나, 어떠한 변동이 포함되는지를 도구에게 알려줘야 합니다. 이미지마다 조명의 밝기가 바뀐다면, 이러한 이미지의 변동성을 캡처하고 이 이미지들을 트레이닝 이미지 Set에 추가해 조명의 변동을 이용하여 도구를 학습시키십시오.

조명 및 이미징 옵션을 구성할 때, 일반적인 머신 비전 조명 및 광학 기법을 적용할 수 있습니다. 하지만, Deep Learning에서는 조명 및 광학적 설정이 트레이닝과 프로덕션 간에 일관된 것이 좋습니다. 예를 들어, 특정한 조명 및 광학적 설정에서 이미지를 트레이닝한 후, 프로덕션 중에 이 구성을 변경한다면, 도구는 최초의 설정에 기반할 것이므로 프로덕션 단계에서 실패하게 됩니다.

가능하면 통제된 조명을 이용해, 조명 설정의 차이로 인한 주변 조명 또는 시각적 변화에 따른 인한 영향을 피하십시오. 카메라 설정 시, 연구실의 카메라 설정이 프로덕션 중 사용되는 설정과 동일하게 하십시오. 또한 원근의 왜곡, 렌즈 초점, 심도, 시야의 변화를 최소화하십시오.