Open CV 마스터 하기 컴퓨터 비전 - 2장

안녕하세요.

 

저번 시간에는 컴퓨터 비전이 무엇인지.. 기초 이미지 읽기 저장 등 프로그래밍을 공부하였습니다.

 

이번 2장에서는 비전의 더욱 많은 분야와 컬러 등에 대하여 배워 볼 생각 입니다. 

 

우선 영상처리가 무엇인지에 대하여 개념을 정확하게 소개 하겠습니다.

 

영상 처리 : 특정 목적을 달성하기 위해 원래 영상을 개선된 새로운 영상으로 변환하는 작업입니다.

 

 

위와 같이 영상의 화질을 개선하는 방법이 있으며 저번에 설명한 것 처럼 더욱 많은 분야들이 있습니다.

 

우선 화질 개선에 응용 분야로는 예) 도주 차량의 번호판 식별. 병변 위치 찾기 등이 있습니다.

 

컴퓨터 비전은 전처리로 활용하여 인식 성능을 향상을 합니다.

 

영상 획득과 표현을 소개하도록 하겠습니다. 

 

영상획득에는 대표적으로 디지털 변환이 있습니다.

 

M*N 영상으로 샘플링 sampling, L 단계로 양자화quantizatio

 

 

샘플링(sampling)은 어떤 자료에서 일부 값을 추출하는 것을 의미하게 됩니다.

 

 디지털 신호 처리에서 양자화( quantizatio )는 유한 집합에 대량의 입력값을 매핑하는 과정을 말하게 됩니다.

 

그럼 표현 부분에서는 영상 죄표계가 있습니다.

 

왼쪽 위 구석이 원점, (y,x) 표기

 

함수에 따라 (x,y) 표기 사용하니 주의할 필요합니다. 예) cv.line 함수

 

 

OpenCV는 numpy.ndarray로 영상 표현

 

numpy.ndarray가 지원하는 다양한 함수를 사용할 수 있다는 큰 장점

 

다양한 종류의 영상들을 소개합니다.

 

 

RGB 컬러 모델 (Red, Green, Blue)을 소개하겠습니다.

 

HSV 컬러 모델 (Hue:색상, Saturation:채도, V:명암)

 

빛의 밝기가 V 요소에 집중합니다.

 

RGB보다 빛 변환에 강건 입니다.

 

 

 

위와 같이 슬라이싱을 하여 소개할 수 있습니다. 

 

 

이 코드를 통해 RGB를 조절하여 아래와 같은 출력값을 얻을 수 있습니다.

 

 

 

이진 영상을 소개하겠습니다.

 

이진 영상: 화소가 0(흑) 또는 1(백)인 영상, 1비트면 저장할 수 있는데, 편의상 1바이트 사용하는 경우가 많습니다. , 에지 검출 결과를 표시하거나 물체와 배경을 구분하여 표시하는 응용 등에 사용

 

이진화의 알고리즘에 대하여 소개를 하겠습니다.

 

임계값 T보다 큰 화소는 1, 그렇지 않은 화소는 0으로 바꿈. 임계값 결정이 중요합니다.

 

수식은 아래와 같습니다.

 

 

이를 히스토그램으로 사용합니다.

 

값이  4 이상이면 1의 값을 가집니다.

 

히스토그램을 다른 방법으로 아래와 같이 나타 낼 수 있습니다. 

 

 

 

matplptlib는 위의 이미지 처럼 나타내기 위해 선언합니다.

 

 

이상으로 2장 또한 마치겠습니다!

 

감사합니다!