기린

파이선 OpenCV 기본 과정 강의 파일입니다. 세상의 모든 기술은 배울 수 있습니다. OpenCV(Open Source Computer Vision)는 영상처리, 컴퓨터 비전, 비디오 처리, 기계학습(흔히 인공지능이라고 알고 있는) 학습에 관한 라이브러리입니다. 사람이 눈을 통해 물체를 인지하는 것처럼 컴퓨터가 카메라를 통해 물체를 인지하는 방법에 대해 연구하는 분야입니다. 공장에서 제품을 검사하거나 의료 영상 처리 및 보정, 판단, CCTV영상, 로보틱스 등 다양한 범위에서 사용되고 있습니다. 카메라로 찍어서 할 수 있는 모든 일은 OpenCV로 처리할 수 있고, 여기에 머신 러닝과 A.I를 활용해서 그 활용도를 더욱 넓혀가고 있는 중이죠. OpenCV가 더욱 인기 있는 이유는 오픈소스이지만 BSD(..

적응형 이진화 import cv2 src = cv2.imread("tree.jpg") gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 467, 37) cv2.imshow("binary", binary) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 템플릿 매칭 import cv2 src = cv2.imread("hats.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) templit = cv2.imread("hat.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) dst = cv2.imread..

모폴로지 변환 import numpy as np import cv2 src = cv2.imread('zebra.jpg') kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (9, 9)) dilate = cv2.dilate(src, kernel, anchor=(-1, -1), iterations=5) erode = cv2.erode(src, kernel, anchor=(-1, -1), iterations=5) dst = np.concatenate((src, dilate, erode), axis=1) cv2.imshow('dst', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 모폴로지 연산 import numpy as np impo..

배열 병합 import cv2 src = cv2.imread("Image/tomato.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv) lower_red = cv2.inRange(hsv, (0, 100, 100), (5, 255, 255)) upper_red = cv2.inRange(hsv, (170, 100, 100), (180, 255, 255)) added_red = cv2.addWeighted(lower_red, 1.0, upper_red, 1.0, 0.0) red = cv2.bitwise_and(hsv, hsv, mask = added_red) red = cv2.cvtColor(re..

강의 코드 시작은 OpenCV 공간 기반 처리 1 강의 자료 다운받는 곳 OpenCV 강의 전체 소스코드 OpenCV 파이선 강의 실습 코드 1 OpenCV 파이선 강의 실습 코드 2 OpenCV 파이선 강의 실습 코드 3 회색조 영상에 대하여 사용자가 정의한 마스크로 컨볼루션을 수행 p.281 import numpy as np import cv2 g_image = cv2.imread('figures100.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) kernel1 = np.ones((5,5), dtype = np.float64) / 25.0 kernel2 = cv2.getGaussianKernel(5, 3) kernel3 = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0,..

OpenCV – Python 영상처리 프로그래밍 강의 슬라이드 199 - OpenCV 점 기반 처리 1 컬러 영상에 대하여 RGB로 구분한 후에 히스토그램을 계산 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt c_image = cv2.imread('rena.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED) c_hist_b = cv2.calcHist([c_image], [0], None, [256], [0, 256]) c_hist_g = cv2.calcHist([c_image], [1], None, [256], [0, 256]) c_hist_r = cv2.calcHist([c_image], [2], None, [256], [0, 25..

강의 슬라이드 p.139 - OpenCV 이미지 생성 변환 및 접근 512x256 크기의 흰색 컬러 영상, 검정색 컬러 영상, 흰색 회색조 영상, 검정색 회색조 영상을 생성 import cv2 import numpy as np cw_image = np.ones((256, 512, 3), np.uint8) * 255 cb_image = np.zeros((256, 512, 3), np.uint8) gw_image = np.ones((256, 512, 1), dtype = np.uint8)*255 gb_image = np.zeros((256, 512, 1), dtype = np.uint8) # 위와 동일한 코드 gw_image = np.ones((256, 512), dtype = np.uint8)*255 gb..

처음 코드: 이미지 파일 불러오기 이 코드는 PyCharm 에디터에서 카피해서 직접 붙여 넣은 코드 모습이고 import cv2 image = cv2.imread('figures.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED) cv2.imshow("images", image) cv2.waitKey(0) 아래는 블로그 에디터에서 코드 블럭으로 삽입한 코드 모습이다. import cv2 image = cv2.imread('figures.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED) cv2.imshow("images", image) cv2.waitKey(0) 지정한 털러 영상을 회색조 Grayscale 형태로 읽어 화면에 출력 후 원하는 포맷으로 저장 import cv2 image = cv2.imread..