728x90 반응형 Image Processing6 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 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 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. OpenCV + Python 이미지의 밝기와 명암 조절 안녕하세요. 코딩산책입니다.이미지 처리에서 밝기와 명암을 조절하는 작업은 기본적이면서도 매우 중요한 과정입니다. 특히 사진을 보정하거나 영상의 퀄리티를 높이는 작업에서 밝기와 명암은 핵심적인 요소로 작용합니다. 이번 글에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 이미지의 밝기와 명암을 조절하는 방법을 소개합니다. 이 글에서는 Trackbar를 이용해 실시간으로 밝기와 명암을 조절하는 방법과 각 픽셀을 직접 조작하는 방법을 설명하고, 나아가 cv2.addWeighted 함수를 사용해 보다 직관적으로 명암 대비와 밝기를 동시에 조절하는 방법을 다룹니다. 또한 이미지 파일 형식에서 비손실 이미지인 BMP 포맷의 사용 이유에 대해서도 설명합니다. 1. 컬러 영상을 그레이스케일로 변환하기이미지를 처리할 때, 컬러.. 2024. 10. 5. OpenCV + Python 과정 소개 및 설치 과정 안녕하세요. 코딩산책입니다.이 과정에서는 Python을 활용한 OpenCV 입문 과정을 다룹니다. OpenCV는 컴퓨터 비전(Computer Vision)을 쉽게 구현할 수 있는 대표적인 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전은 이미지를 분석하고 처리하는 기술로, Python과 함께 사용하면 효율적으로 작업할 수 있습니다. 이번 과정은 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 설계되었으며, 이론보다는 실습에 중점을 둡니다. 여러분은 OpenCV 설치 과정부터 다양한 기본 기능을 배우고, 흥미로운 프로젝트를 완성하게 될 것입니다. 실습을 통해 컴퓨터 비전의 핵심 원리를 익히고, 이를 실생활 문제 해결에 적용할 수 있는 방법을 터득할 수 있습니다. 1. 컴퓨터 비전이란 무엇인가?컴퓨터 비전은 사람이 시각적으로 인식하는 과정.. 2024. 9. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형
