ComputerVision Jack

어파인 변환(geometric transform) 영상을 구성하는 픽셀의 배치 구조를 변경함으로써 전체 영상의 모양을 바꾼다. 픽셀 값은 그대로 유지하면서 위치를 변경하는 작업 평행성을 보존하는 변환 수학적 편의를 위해 영상의 좌표(x, y)에 가상의 좌표 1을 추가하여 (x, y, 1)형태로 바꾸면 하나의 행렬 곱으로 표시 따라서 앞의 여섯개의 파라미터로 구성된 2 x 3행렬을 어파인 변환 행렬(affinetransformation matrix)라고 한다. 어파인 변환은 점 세개의 이동 관계만으로 정의가 가능하다. Mat getAffineTransform(const Point2f src[], const Point2f dst[]); Mat getAffineTransform(InputArray src, I..

영상 분할(Image segmentation) 영상의 이진화(Binarization) 영상의 픽셀 값을 0 또는 255로 만드는 연산 비관심 영역과 관심영역을 구분 짓는 지표가 된다. T는 0과 255로 나누기 위한 임계값 반복적 방법을 통하여 이진화 임계값을 결정한다. 영상 로딩 정규 히스토그램 계산 임계값 계산 임계값 적용 결과 출력 임계값을 계속 수정해 나아가면서 적절한 T(임계값)값을 찾는다. [코드] binmask.at(y, x) = (image.at(y, x)

영상의 필터링 필터링(Filtering) : 영상에서 원하는 정보만 통과 시키고 원치 않는 정보는 걸러 내는 작업 영상의 필터링은 보통 마스크(mask)라고 부르는 작은 크기의 행렬을 이용한다. 마스크는 다양한 크기와 모양으로 정의 할 수 있으며, 마스크 행렬의 원소는 보통 실수로 구성 필터 = 마스크 = 커널 = 윈도우 필터링 연산 방법 필터링 연산의 결과는 마스크 행렬의 모양과 원소 값에 의해 결정됨 마스크를 이용한 필터링은 입력 영상 픽셀 위로 마스크 행렬을 이동시키면서 마스크 연산을 수행하는 방식으로 작동 마스크 연산의 결과를 출력영상에서 고정점 위치에 대응되는 픽셀 값으로 설정한다. 필터링 외각 처리 나중에 CNN코드에서 padding 부분과 연관이 있는 부분. 영상의 필터링 수행할 때, 영상의..

컬러 및 컬러 공간 색(Color) 색각으로 느낀 빛에서 주파수의 차이에 따라 다르게 느껴지는 색상들 물체에 닿는 빛은 흡수 혹은 반사된다. 이때 반사된 빛을 사람의 눈이 인지하는 것이 그 물체의 색. 가시 광선 : 인간이 인지하는 파장의 색 RGB 컬러 공간 색 생성 빨강, 파랑, 초록 빛 합성 빛의 삼원색 RGB 컬러 공간 빨강색, 녹색, 파랑색을 축으로 구성하여 입방체를 만들어 3차원 좌표계 형성 하지만 openCV에선 Blue, Green, Red 순서로 색 채널을 구성한다. CMY 컬러 공간 색 생성 청록색, 자홍색, 노란색 합성. 색의 3원색 색을 섞을수록 어두워진다. CMY 컬러 공간 색의 삼원색을 3개의 축으로 구성하여 입방체 만들어 3차원 좌표계 형성한것. RGB컬러와 관계 보색관계 CM..

마스크를 이용한 엣지 검출 엣지(Edege) : 배경과 객체의 경계가 되는 부분(픽셀의 밝기 값이 급격하게 변함) 엣지는 함수의 1차 미분을 사용하여 구할 수 있다. 1차 미분을 이용한 근사화 순반향 차이 역방향 차이 중간값 차이 중간값 차이를 오류가 적어서 가장 많이 사용한다. 또한 엣지 검출에 다양한 마스크가 존재한다. 케니 엣지 검출기 좋은 엣지 검출기의 조건 1. 정확한 검출 : 오류 최소화 (엣지가 아닌 점을 엣지로 검출) 2. 정확한 위치 : 실제 엣지의 중심을 찾아야한다. 3. 단일 엣지 : 엣지의 두께는 한 픽셀이 되어야 한다. [케니엣지 실행 순서] 가우시안 필터링 - 그레디언트 계산(크기 & 방향) - 비최대 억제 - 히스테리시스 엣지 트래킹 가우시안 필터링을 들어가서 연산할 때, 초기..

영상의 산술 연산 영상은 2차원 행렬이기 때문에 행렬의 산술 연산(arithmetic operation)을 적용할 수 있다. 두 개의 영상을 더하거나 빼는 연산을 수행하여 새로운 결과를 얻을 수 있다. 곱하기 나누기 연산은 거의 사용하지 않는다. 영상 더하기 : dst(x, y) = src1(x, y) + src2(x, y) 영상 더하기 수행시 그레이스케일 최댓값 255보다 커지는 경우가 발생할 수 있다. dst(x, y) = saturate(src1(x, y) + src2(x, y)) 포화 연산을 수행해 준다. void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray(), int dtype = -1); #영..

변환 강체 변환(Rigid transformation) 형태와 크기가 변하지 안흔 변환 이동 & 회전 어파인 변환(Affine transformation) 평행성을 보존하는 변환 이동 & 회전 & 스케일 & shearing & reflection 투영 변환(Projection transformation) 원근법을 적용한 변환 자유도가 강체, 어파인 변환에 비해 높음 이동 변환(Translation) 가로, 세로 방향으로 이동시키는 변환 크기 변환(Scaling) 영상의 크기를 변경하는 변환 크기 변환은 영상의 크기를 변환하고, 변환 시켯을 때, 빈 픽셀을 채워 넣는데 어떤 방법을 사용할지 문제가 발생한다. 순방향 맵핑(forward mapping)을 사용할 경우 영상이 전체적으로 블록지게 된다. 따라서 ..

영상의 밝기 조절 그레이 스케일 영상 다루기 imread()함수의 두번째 인자에 IMREAD_GRAYSCALE 플래그 설정 Mat img = imread("lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); Mat img = imread("lenna.bmp", IMREAD_COLOR); Mat image; cvtColor(img, image, COLOR_BGR2DGRAY); #영상을 Color로 읽어올 경우 cvtColor()함수를 이용하여 grayscale로 변환한다. [영상의 밝기 조절] 밝기 조절 : 영상의 전체적인 밝기 조절하여 좀 더 밝거나 어두운 영상을 만드는 작업 모든 픽셀에 일정 값을 더하거나 빼는 작업 수향 dst(x, y) = src(x, y) + n 포화 연산 설정을 적용해야 한다..