728x90 반응형 Category34 OpenCV + Python 모폴로지 (Morphology) 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 처리는 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 그중에서도 모폴로지 연산과 워터쉐드 알고리즘은 이미지의 구조적 특성을 분석하고 객체를 분리하는 데 매우 유용한 기법입니다. 모폴로지 연산은 객체의 형상을 조정하고, 객체 간 경계를 구분하며, 이미지 노이즈를 제거하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 침식(Erosion), 팽창(Dilation), 열기(Opening), 닫기(Closing), 그레이디언트(Gradient)와 같은 모폴로지 연산과 워터쉐드 알고리즘의 이론적 배경과 함께 Python과 OpenCV를 이용한 실제 코드 예제를 다룹니다. 이 연산들은 특히 동전 분류나 지문 융선 검출과 같은 응용 사례에서 큰 효과를 발휘합니다. 1. 모폴로지(Morphology) 란.. 2024. 10. 25. OpenCV + Python 이진화 (임계처리) 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 이진화(Thresholding)는 이미지 처리에서 중요한 기술 중 하나로, 픽셀 값을 흑백 두 가지 값으로 변환하여 불필요한 정보를 제거하고 핵심 부분만 추출하는 데 사용됩니다. 이진화는 노이즈 제거, 객체 검출, 경계 추출 등 다양한 문제 해결에 유용합니다. 이번 글에서는 OpenCV를 활용해 Python에서 다양한 이진화 기법을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 기본적인 cv2.threshold 함수부터 Otsu 이진화, 적응형 이진화 기법까지, 실제 예제를 통해 알아보겠습니다. 1. 기본 이진화 (cv2.threshold)cv2.threshold는 이미지 이진화의 기본 함수로, 고정된 임계값을 사용해 픽셀 값을 흑백으로 변환합니다. 이 함수는 다양한 파라미터와 이진화.. 2024. 10. 22. OpenCV + Python 엣지(Edge) 검출과 허프(Hough) 변환 안녕하세요. 코딩산책입니다.객체의 경계를 정확히 검출하는 작업은 다양한 응용 분야에서 활용되며, 이미지 이해의 핵심 과정 중 하나입니다. 이때 경계를 감지하는 기술 중 대표적인 방법이 엣지 검출이며, 이후 감지된 경계를 통해 기하학적 모양을 찾는 데 사용되는 기법이 허프 변환입니다. 엣지 검출은 이미지의 픽셀 강도의 급격한 변화, 즉 객체와 배경 사이의 경계나 내부 구조의 변화를 찾아내는 과정입니다. Sobel, Laplacian, Canny와 같은 다양한 엣지 검출 기법들이 사용되며, 각각의 방법은 이미지의 특성에 따라 적합한 결과를 제공합니다. 엣지 검출을 통해 검출된 경계는 이후의 분석을 위한 중요한 기반이 됩니다. 허프 변환(Hough Transform)은 이러한 엣지 정보를 바탕으로 직선이나 원.. 2024. 10. 21. OpenCV + Python 필터와 컨볼루션 안녕하세요. 코딩산책입니다.이번 글에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 다양한 이미지 필터링 기법에 대해 알아보겠습니다. 필터링의 기본적인 이론, 수학적 표현, 그리고 실제 코드를 통해 필터링 기법을 이해하고 구현해 보겠습니다. 특히 샤프닝과 언샤프 마스킹에 대해서도 다룰 예정입니다. 1. 이미지 필터링이미지 필터링은 이미지의 픽셀 값을 조작하여 특징을 강조하거나 노이즈를 줄이는 작업입니다. 필터는 이미지를 부드럽게 하거나, 더 선명하게 만들거나, 특정 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 아래는 필터링 연산에서 중요한 컨볼루션의 원리를 설명합니다. 컨볼루션은 작은 필터(커널)를 사용하여 이미지의 각 픽셀을 변환하는 연산입니다.이미지 필터링은 이미지를 수정하거나 향상시키는 이미지 처리의 기본 연산입니다.. 2024. 10. 14. OpenCV + Python 웹캠을 활용한 색상 인식 및 그리기 (실습) 안녕하세요. 코딩산책입니다.다음은 웹캠을 활용한 색상 인식 및 그리기 실습입니다. 해당 미니프로젝트는 OpenCV와 Python을 사용하여 색상을 감지하고, 해당 색상이 감지된 위치에 포인트를 그려 그림을 생성하는 간단한 프로그램을 만드는 과정입니다. 이론적인 설명과 Python 코드를 통해 단계별로 프로젝트를 진행해 보겠습니다. 1. 프로젝트 개요우리가 만들 프로젝트는 웹캠을 통해 특정 색상을 감지하고, 해당 색상의 위치에 점을 찍어 그림을 그리는 프로그램입니다. 이를 위해 다음과 같은 작업이 필요합니다.웹캠을 통해 실시간 영상 수집: 웹캠에서 실시간으로 프레임을 받아오는 작업.색상 감지: 이미지에서 특정 색상을 감지하고 해당 위치를 추적.점 그리기: 감지된 색상의 위치에 점을 그려 그림을 그리는 작업.. 2024. 10. 11. OpenCV + Python 색 공간 변환과 색상 검출 안녕하세요. 코딩산책입니다.이번 글에서는 색 공간(Color Space)에 대해서, 특히 많이 사용되는 RGB, CMYK, HSV, YUV, CIELab 색 공간을 알아보도록 하겠습니다. 추가적으로 OpenCV 라이브러리를 활용하여 이미지에서 특정 색상을 검출하는 방법을 소개하겠습니다. 그리고 각각의 색 공간이 색상 검출에 적합한 이유와 그 적용 분야를 설명하고, 실제 사용 사례도 함께 다뤄보겠습니다. 이를 위해 이미지 파일을 특정 색 공간으로 변환하고, 트랙바를 사용해 실시간으로 색상 범위를 조정하여 원하는 색상을 검출해 보겠습니다. 또한 Python 코드를 통해 쉽게 구현할 수 있는 예제를 단계별로 설명하겠습니다. 1. 색 공간(Color Space)과 변환색 공간은 색을 수학적으로 표현하고, 색상.. 2024. 10. 10. OpenCV + Python 이미지 자르기 및 크기 조정 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 크기 조정과 자르기는 이미지 처리에서 가장 기본적이면서도 중요한 작업 중 하나입니다. 웹 개발, 디자인, 데이터 분석, 인공지능 등 다양한 분야에서 이미지의 크기를 조절하거나 특정 부분만을 사용해야 하는 경우가 많습니다. 특히, 컴퓨터 비전 작업에서는 이미지를 분석하기 전 크기를 최적화하거나, 필요 없는 부분을 제거하는 작업이 필수적입니다. OpenCV는 이러한 작업을 손쉽게 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이 글에서는 OpenCV를 사용해 이미지를 원하는 크기로 변경하거나, 이미지에서 필요한 영역만을 선택해 자르는 방법을 소개합니다. 간단한 함수와 직관적인 사용법을 통해 이미지 처리 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이제 이미지 크기 조정과 자르기.. 2024. 10. 9. OpenCV + Python 산술 연산과 논리 연산 안녕하세요. 코딩산책입니다. 이미지 처리에서 산술 및 논리 연산은 두 개 이상의 이미지를 결합하거나, 이미지의 특정 부분을 수정하는 데 매우 유용하게 사용됩니다. 이 글에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 이미지 간의 산술 및 논리 연산을 적용하는 방법을 다루어 보겠습니다. 이를 통해 이미지 합성, 밝기 및 대비 조정, 이미지 마스킹 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 1. 산술 연산 (Arithmetic Operations)OpenCV는 두 이미지 간의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등의 산술 연산을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 함수를 제공합니다. 산술 연산을 통해 두 이미지를 결합하거나, 이미지의 밝기를 조정하는 등의 작업을 할 수 있습니다. 두 이미지 간의 곱셈이나 나눗셈은 이미지의 대비를 조.. 2024. 10. 8. OpenCV + Python 히스토그램 분석 안녕하세요. 코딩산책입니다.히스토그램 분석은 이미지 처리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 히스토그램은 이미지의 픽셀 값 분포를 나타내며, 밝기, 명암 대비, 이미지의 동적 범위 등을 분석하는 데 유용합니다. 이 블로그에서는 OpenCV와 Python을 활용해 다양한 히스토그램 처리 기법을 설명하고, 이를 구현하는 코드를 제시하겠습니다. 주요 개념으로는 기본 히스토그램 구하는 방법, 히스토그램 스트레칭, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization), CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) 등을 다룹니다. 추가적으로 히스토그램 분석에서 중요한 개념 중 하나는 PDF (Probability Density Function)와 CDF (.. 2024. 10. 7. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 반응형
