OpenCV 썸네일형 리스트형 OpenCV 컨볼루션 기반 이미지 필터링 OpenCV에서 합성곱을 사용한 이미지 필터링 포토샵이나 모바일 애플리케이션을 사용하여 이미지를 흐리게 처리하거나 선명하게 만들어 본 적이 있나요? 그렇다면 이미 합성곱 커널을 사용해 보셨을 겁니다. 여기에서는 OpenCV에서 이미지 필터링을 위해 합성곱을 사용하는 방법을 설명합니다. 2D 합성곱 커널과 OpenCV 컴퓨터 비전 라이브러리를 사용하여 이미지에 다양한 블러링 및 샤프닝 기법을 적용합니다. Python과 C++로 이러한 기법을 구현하는 방법을 보여드리겠습니다. Table of Contents이미지 처리에서의 합성곱 커널 소개커널을 사용하여 이미지를 선명하게 하거나 흐리게 만드는 방법은?OpenCV에서 이미지에 Identity Kernel 적용사용자 정의 2D 합성 커널을 사용하여 이미지 .. OpenCV DNN 모듈을 활용한 딥 러닝: 완벽 가이드 컴퓨터 비전 분야는 1960년대 후반부터 존재해 왔습니다. 이미지 분류와 객체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 연구자들이 수십 년 동안 해결하려고 노력해 온 가장 오래된 문제 중 하나입니다. 신경망과 딥러닝을 활용함으로써 컴퓨터가 높은 정확도로 객체를 이해하고 인식할 수 있는 단계에 도달했으며, 많은 경우 인간을 능가하기도 합니다. 컴퓨터 비전을 활용한 신경망과 딥러닝에 대해 알아보려면 OpenCV DNN 모듈이 좋은 시작점이 될 것입니다. 고도로 최적화된 CPU 성능 덕분에 강력한 GPU 기반 시스템이 없더라도 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다. 이와 관련하여 이 블로그 게시물은 가장 좋은 시작점이 될 것입니다. OpenCV DNN을 이용한 객체 감지 및 이미지 분류 결과. 그림 1. OpenCV D.. OpenCV 동영상 배경 단순 추정 C++, Python 많은 컴퓨터 비전 응용 분야에서는 처리 능력이 부족합니다. 이러한 경우에는 간단하면서도 효과적인 기술을 사용해야 합니다. 이 글에서는 카메라가 고정되어 있고 장면에 움직이는 물체가 있을 때 장면의 배경을 추정하는 한 가지 기법을 살펴보겠습니다. 이러한 상황은 드물지 않습니다. 예를 들어, 많은 교통 및 감시 카메라는 고정되어 있습니다. 이 게시물은 OpenCV 4.4에서 테스트되었습니다. 시간적 중앙값 필터링 이 글에서 설명하려는 아이디어를 이해하기 위해, 1차원의 더 간단한 문제를 고려해 보겠습니다. 10밀리초마다 양(예를 들어, 방의 온도)을 추정한다고 가정해 보겠습니다. 예를 들어, 방의 온도가 화씨 70도라고 합시다. 중앙값은 견고한 추정치입니다 위 그림에서는 두 개의 온도계(좋은 온도계와.. OpenCV 윤곽선 탐지 Python, C++ 윤곽선 검출을 사용하면 객체의 경계를 검출하고 이미지에서 쉽게 위치를 파악할 수 있습니다. 이는 이미지 전경 추출, 단순 이미지 분할, 검출 및 인식과 같은 여러 흥미로운 응용 분야의 첫 단계가 되는 경우가 많습니다. 그러면 OpenCV를 사용하여 윤곽선과 윤곽선 감지에 대해 알아보고, 이를 사용하여 다양한 애플리케이션을 만드는 방법을 직접 확인해 보겠습니다. Table of Contents 컴퓨터 비전에서의 윤곽선 적용윤곽선이란 무엇인가요?OpenCV를 사용하여 윤곽선을 찾고 그리는 단계입니다.OpenCV를 사용하여 윤곽선 찾기 및 그리기- CHAIN_APPROX_NONE을 사용하여 윤곽선 그리기- CHAIN_APPROX_SIMPLE을 사용하여 윤곽선을 그립니다 . 5. 윤곽선 계층 구조- 부모-자.. OpenCV GUI에서 마우스와 트랙바 마우스 포인터는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 핵심 구성 요소입니다. 마우스 포인터가 없다면 GUI와의 상호 작용을 상상할 수 없습니다. 자, 이제 OpenCV의 마우스 및 트랙바 내장 함수를 자세히 살펴보겠습니다. 마우스를 사용하여 이미지에 주석을 달고, 트랙바를 사용하여 이미지 크기를 조절하는 방법도 보여드리겠습니다. 이 게시물은 다음 게시물로 구성된 OpenCV 시작하기 시리즈의 일부입니다 . Table of Content 마우스를 사용하여 이미지에 주석 달기트랙바를 사용하여 이미지 크기 조정요약 아래 이미지를 통해 OpenCV에서 마우스 포인터와 트랙바 기능을 사용하는 방법을 보여드리겠습니다. OpenCV GUI에서 마우스와 트랙바에 대한 입력 이미지입니다. 마우스를 사용하여 이미지에.. OpenCV 에지 검출 에지 검출은 이미지 내 객체나 영역의 경계(에지)를 식별하는 데 사용되는 이미지 처리 기술입니다. 에지는 이미지와 관련된 가장 중요한 특징 중 하나입니다. 우리는 에지를 통해 이미지의 기본 구조를 파악합니다. 따라서 컴퓨터 비전 처리 파이프라인은 애플리케이션에서 에지 검출을 광범위하게 사용합니다. Table of Contents에지는 어떻게 감지되나요?소벨 에지 감지캐니 에지 감지요약 에지는 어떻게 감지되나요? 픽셀 강도의 급격한 변화는 에지의 특징입니다. 에지를 감지하려면 인접 픽셀의 이러한 변화를 살펴봐야 합니다. OpenCV에서 사용할 수 있는 두 가지 중요한 에지 감지 알고리즘인 소벨 에지 감지(Sobel Edge Detection)와 캐니 에지 감지(Canny Edge Detection)를 .. OpenCV 블롭 탐지 Python, C++ OpenCV의 Blob Detection(블롭 감지)은 이미지 내에서 **특정 속성(색상, 크기, 모양, 밝기 등)을 공유하는 연결된 픽셀들의 집합(블롭)**을 찾아내고 분리하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이 기술은 이미지에서 특정 객체를 식별하거나, 노이즈를 제거하고, 객체의 특징을 분석하는 등 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 주요 개념:블롭(Blob):이미지에서 연결된 픽셀들의 그룹으로, 동일한 또는 유사한 특징(예: 같은 색상, 비슷한 밝기 값)을 공유합니다. OpenCV:실시간 영상 처리에 중점을 둔 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. Threshoding(임계값 처리):블롭 감지의 첫 단계로, 이미지를 이진화하여 블롭을 더 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 연결된 픽셀 그룹화:이진화된 .. OpenCV 이미지 임계값 처리 Thresholding 아래 그림 1의 애니메이션을 주의 깊게 살펴보세요. 숫자가 몇 개 보이시나요? 대부분 여러 개의 숫자가 보일 것입니다. 하지만 이미지에는 눈에 보이는 것 이상의 의미가 있습니다. OpenCV에서 이미지 임계값을 지정하는 데 사용할 입력 이미지입니다. 애니메이션이 순환하면서 원본 이미지의 임계값이 적용된 버전이 표시됩니다. 모든 숫자는 완전히 흰색으로 보입니다(즉, 회색조 값이 255입니다).또한 원본 이미지에는 있었지만 회색조 값이 5였기 때문에 보이지 않았던 숫자 '5'도 볼 수 있습니다. 실제로 원본 이미지의 모든 숫자는 해당 숫자 값과 같은 회색조 값을 갖습니다. 따라서 '255'가 가장 밝고 '5'가 가장 어둡습니다. 회색조의 명암비는 순수한 검은색(0)부터 순수한 흰색(255)까지 다양합.. 이전 1 2 3 4 다음
