OpenCV

OpenCV - CircleGrid

src = cv2.imread(path + 'circleGrid.jpg') print('이미지쉐입', src.shape) src_ = cv2.resize(src,dsize=(600,399), interpolation=cv2.INTER_AREA) gray = cv2.cvtColor(src_, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findCirclesGrid(gray,(6,4), None) img2 = cv2.drawChessboardCorners(src_,(6,4),corners,ret) cv2.imshow('Chess', img2) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

2022. 11. 15. 15:23

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OpenCV - 체스보드 패턴 코너점 검출

체스보드 패턴 코너점 검출 개념 -카메라 캘리브레이션에 자주 사용되는 체스보드 패턴 검출 cv2.findChessBoardCorners(image, patternsize, corners, flags]]) 검출된 코너점 배열 corners를 8비트 컬러 image에 표시 image : Destination IMAGE patternSize: Number of inner corners per a chessboard row and column corner : 검출한 코너점 patternWasFound : pattern을 검출하였나 안하였나 확인 src = cv2.imread(path +'chessBoard.jpg') src_ = cv2.resize(src, dsize=(640,480), interpolation..

2022. 11. 15. 14:33

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OpenCV - 해리스 코너 ,패스트 코너 검출

->코너 검출 연구는, 1970년대 후반부터 활발하게 진행 ->1988년 해리스가 개발한 코너 검출 방법은 코너 점 구분을 위한 기본적인 아이디어를 수학적으로 잘 정의하였다는 점에서 큰 의미가 있음 영상의 특정위치 (x,y)에서 △x와 △y 만큼 떨어진 픽셀과의 밝기 차이를 다음 수식으로 표현함 w(x,y) : 균일한 값 또는 가우시안 형태의 가중치를 갖는 윈도우 E(△x,△y) 함수가 모든 방향으로 값이 크게 나타난다면 점(x,y)는 코너라고 간주할 수 있음. 해리스는 수학적 기법을 적용하여 코너 응답 함수 R을 유도함 k: 보통 0.01~0.06 R이 0보다 충분히 큰 양수 : 코너 R이 0에 가까운 실수 : 평탄한 영역 R이 0보다 작은 음수 : 엣지 src = cv2.imread(path + 'C..

2022. 11. 15. 12:34

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OpenCV - 코너점 검출

cv2.preCornerEigenValsAndVecs(src, blocksize, ksize) -src : input -blockSize : 이웃 윈도우 크기 -ksize sobel filter mask -영상 내 각 이웃의 covariance matrix M의 eigenvalue, eigenvector을 계산 하여 코너 검출 -eigenvalue가 모두 작은 값: 평평한 영역에 있는 점 -eigenvalue 둘중 하나는 크고 하나는 작은 값: 엣지 -eigenvalue 두 값이 모두 큰 값 : 코너 [실습] src = cv2.imread(path+'CornerTest.jpg) gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cornerMinEigenVal 함수 이용 아이..

2022. 11. 15. 11:15

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OpenCV - 영상 코너 검출

영상 처리 단계 : 입력영상 -> 전처리 -> 후처리 -> 출력 -> 영상으로부터 추출한 유용한 정보 -> 밝기 평균 , 히스토그램 , 엣지 , 코너 -> 전역특징 , 지역특징 -> 엣지 방향이 급격히 변하는 부분 -> 꼭짓점 , 튀어나온 부분 -> 코너는 다른 지역 특징에 비해 분별력이 높고 영상 전체에 분포 코너 A: 평탄한 영역 B: 수평선 C: 수평선 + 코너 import cv2 import numpy as np def findLocalMaxima(src): kernel = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT, ksize=(11,11)) dilate = cv2.dilate(src, kernel) localMa..

2022. 11. 15. 10:35

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OpenCV - 영상 공간 필터링 , 모폴로지, 엣지 추출 및 허프 변환 요약

1. 영상공간 필터링 영상 공간 필터링은 필터와 영상 간에 컨볼루션 연산을 이용하여 구한다. 블러 필터링은 영상의 잡음을 제거하는 필터링으로 박스필터, 가우시안 필터, 양방향 필터, 미디언 필터 등이 있다. 미분 필터링을 이용하여, 영상의 엣지를 구할 수 있다. 샤프닝 필터링은 영상을 날카롭게 하는 필터링으로 언샤프 마스크 필터를 이용한다. 2. 모폴로지 연산 및 레이블링 모폴로지의 기본연산은 침식과 팽창으로 침식은 영상의 영역을 깎아내고, 팽창은 덧붙인다. 열림 연산은 침식과 팽창을 차례로 적용한 것이고 닫힘 연산은 팽창은 침식을 차례로 적용한 것이다. 레이블링은 임계값이 적용된 이진 영상에 모폴로지 연산을 적용후 , 각 객체 별로 레이블을 지정하는 알고리즘이다. 레이블링의 대표적인 방법은 연결 구성 ..

2022. 11. 14. 17:16