본문 바로가기
반응형

전체 글238

[OpenCV] 이미지의 엣지를 보호하며 부드럽게: cv2.medianBlur() 사용 및 설명 소개  cv2.medianBlur는 OpenCV에서 이미지를 부드럽게 만들고 노이즈를 제거하기 위한 필터 중 하나로, 미디언 블러(Median Blur) 필터를 적용합니다. 이 필터는 주어진 커널 크기 내의 픽셀 값을 정렬하여 중앙값(median)을 적용함으로써, 이미지의 노이즈(특히, 소금-후추 노이즈)를 제거하는 데 효과적입니다. 경계선(엣지)이 있는 이미지에서 경계를 유지하면서도 노이즈를 줄이기 위한 전처리 작업에 자주 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 미디언 블러 적용 (커널 크기: 5)blurred_image = cv2.medianBlur(image, 5)# 결과 이미지 창에 표시cv2.im.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 흐리게 만들기: cv2.GaussianBlur() 사용 및 설명 소개  cv2.GaussianBlur는 OpenCV에서 이미지를 부드럽게 만드는 함수로, 가우시안 블러(Gaussian Blur) 필터를 적용하여 이미지의 노이즈를 제거하거나 부드러운 효과를 줄 수 있습니다. 이 함수는 가우시안 커널을 사용하여 이미지의 각 픽셀 주변의 값을 평균 내어 부드럽게 처리합니다. 이미지 처리의 전처리 단계로 자주 사용되며, 특히 경계선 감지 및 객체 인식 전에 노이즈를 제거하는 데 유용합니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 가우시안 블러 적용 (커널 크기: 5x5)blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)# 결과 이미지 창에 표시cv2.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 색상 공간 변환: cv2.cvtColor() 사용 및 설명 소개  cv2.cvtColor는 OpenCV에서 이미지의 색상 공간을 변환하는 함수입니다. 이 함수는 그레이스케일로 변환하거나, BGR 이미지를 RGB 또는 HSV 등 다양한 색상 공간으로 변환하는 데 사용됩니다. 이미지 처리의 초기 단계에서 주로 사용되며, 색상 기반 이미지 분석, 필터 적용, 그리고 색상 관련 객체 검출에 자주 활용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# BGR 이미지를 그레이스케일로 변환gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)cv2.wait.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 축소: cv2.pyrDown() 사용 및 설명 소개  cv2.pyrDown는 OpenCV에서 이미지의 크기를 절반으로 줄이는 함수입니다. 이 함수는 피라미드 다운샘플링(pyramid downsampling) 기법을 사용해 이미지를 축소하며, 축소 과정에서 이미지의 부드러움을 유지합니다. 크기를 줄이는 작업은 이미지 처리에서 데이터 축소 또는 효율적인 연산을 위해 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 이미지를 절반 크기로 축소smaller_image = cv2.pyrDown(image)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Smaller Image', smaller_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()상.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 확대: cv2.pyrUp() 사용 및 설명 소개  cv2.pyrUp는 OpenCV에서 이미지의 크기를 두 배로 확대하는 함수입니다. 이 함수는 피라미드 업샘플링(pyramid upsampling) 기법을 사용해 이미지를 확대할 때 부드러운 보간을 적용합니다. 크기를 단순히 두 배로 늘리기보다, 이미지의 질을 유지하면서 확대가 가능해 객체 감지 전처리나 이미지 증강 작업에서 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 이미지를 두 배로 확대larger_image = cv2.pyrUp(image)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Larger Image', larger_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows().. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 원 찾기: cv2.HoughCircles() 사용 및 설명 소개  cv2.HoughCircles는 OpenCV에서 이미지 내 원을 검출하는 함수로, 허프 변환(Hough Transform) 알고리즘을 사용하여 동작합니다. 이 함수는 이미지에서 원의 중심과 반지름을 찾아내는 데 효과적이며, 동전 검출, 눈동자 추적, 기하학적 모양 인식 등의 작업에 자주 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2import numpy as np# 그레이스케일 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg', 0)# 가우시안 블러 적용 (노이즈 제거를 위해)blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (9, 9), 2)# 허프 변환을 사용해 원 검출circles = cv2.HoughCircles(blurred_im.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 직선 찾기: cv2.HoughLines() 사용 및 설명 소개  cv2.HoughLines는 OpenCV에서 이미지 내에서 직선을 검출하는 함수로, 허프 변환(Hough Transform) 알고리즘을 기반으로 동작합니다. 이 함수는 이미지의 경계선 또는 모서리를 분석하여 직선을 찾고, 이를 수학적으로 나타냅니다. 경계선 감지 후 직선을 찾아내는 작업에서 많이 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2import numpy as np# 그레이스케일 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg', 0)# Canny 경계선 검출edges = cv2.Canny(image, 50, 150)# 허프 변환을 사용해 직선 검출lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)# 검출된 직선을 이.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 경계선 찾기: cv2.Canny() 사용 및 설명 소개  cv2.Canny는 OpenCV에서 가장 널리 사용되는 경계선 감지(edge detection) 알고리즘입니다. 이 함수는 이미지에서 경계선을 추출하는 데 사용되며, 객체 인식, 이미지 분할, 경계 검출 등의 작업에 자주 활용됩니다. Canny 알고리즘은 가우시안 블러링을 적용한 후, 그레디언트의 변화가 큰 부분을 찾아 경계선을 추출하는 방식으로 작동합니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 그레이스케일 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg', 0)# Canny 경계선 검출edges = cv2.Canny(image, 100, 200)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Canny Edge Detection', edges)cv2.waitKe.. 2024. 9. 29.
반응형

티스토리툴바