OpenCV

OpenCV - 허프 변환 직선 , 원 검출

''' -직선 성분을 찾기 위해 에지를 찾아내고, 에지 픽셀들이 일직선상에 배열되어 있는지 확인 -영상에서 직선을 찾기 위한 용도로 허프 변환 기법이 널리 사용됨 -허프 변환은 2차원 XY 좌표에서 직선의 방정식을 파라미터 공간으로 변환하여 직선을 찾는 알고리즘 -2차원 평면에서 직선의 방정식은 다음과 같이 나타낼 수 있음 y= AX +B A는 기울기, B는 Y절편 XY좌표 공간의 직선 방정식을 AB좌표 공간으로 변형 B = -XA + Y 허프 변환으로 직선의 방정식을 찾으려면 XY 공간에서 엣지로 판별된 모든 점을 이용하여 AB 파라미터 공간에 직선을 표현 직선이 많이 교차되는 좌표를 모두 찾아야 함 이때 직선이 많이 교차하는 점을 찾기 위해서 보통 축적 배열을 사용함 축적배열은 0 으로 초기화된 2차..

2022. 11. 14. 16:49

OpenCV

OpenCV - Canny Edge

'''캐니엣지''' image = cv2.imread("./lena.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if image is None: raise Exception("영상 파일 읽기 오류") src = cv2.imread('./lena.jpg', 0) gx = cv2.Sobel(src, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3) # x 방향 미분 gy = cv2.Sobel(src, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3) # y 방향 미분 mag = cv2.magnitude(gx, gy) dstM = cv2.normalize(mag, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) edges1 = cv2.Canny(src, 50, 100) edges2 = cv2.Canny(src,..

2022. 11. 14. 15:24

OpenCV

OpenCV - 레이블링 기법

번호를 매겨준다. -배경과 객체를 구분한후 레이블링을 이용하여 객체간 구분 -연결 구성 요소 레이블링(CCL) --> 객체 인식을 위한 전처리 과정으로 사용 --> 이진화 영상에서 수행( 배경: 검은색 / 객체: 흰색) --> 연결성 정의에 따라 결과가 달라질 수 있음 '''''' -등가 테이블을 만들면서 영상을 두 번 스캔함으로써 레이블링을 수행 -첫번째 스캔에서는 레이블을 전파 시키면서 등가 테이블을 생성 -두번째 스캔에서는 등가 테이블을 참조하여 각 픽셀에 고유의 레이블을 부여 -이웃 연결성 고려 -임의의 위치에서 위쪽과 왼쪽 두 이웃 픽셀을 조사하여 [두 이웃 픽셀에 레이블이 존재하지 않는 경우, ] --> 새로운 레이블을 지정하고, --> 자기 자신의 레이블을 가리키는 새 등가 테이블 항목을 생..

2022. 11. 14. 13:01

OpenCV

OpenCV - 모폴로지 종합 실습

모폴리지 종합실습 1. 다운 받은 이미지를 열기 , 닫기 , 팽창 ,침식을 적절히 활용 홀, 노이즈 제거 2. 노이즈만 추출 3. 모폴로지 테두리만 추출 ''' src = cv2.imread('./morphology.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # erosion 부식, 침식 뜻, 영상을 erosion 한 결과 erode = cv2.erode(src, kernel, iterations = 5) # 노이즈들은 제거했으나 부작용으로 홀이 커짐 (침식됨) # dilation 확장, 팽창 뜻, 영상을 dilation 한 결과 dilate = cv2.dilate(src, kernel, iterations = 5) # 홀은 메꾸어주나 밖에 있는 노이즈들이 커지는 부작용 # 영상을 dilation..

2022. 11. 12. 17:49

OpenCV

OpenCV Open(오픈), Close , 기타 모폴리지 연산

'''열기 침식 + 팽창 -> 생성 이미지 침식 -> 팽창 후 결과 확인 ''' img = np.zeros(shape=(12,12), dtype=np.uint8) img[3:-3, 2:10] = 255 img[3, 2:5] = 0 img[3, 7:10] = 0 img[-4,5:7] = 0 erode1 = cv2.erode(img,kernel,iterations=1) open1 = cv2.dilate(erode1,kernel,iterations=1) ax1 = plt.subplot(131) ax2 = plt.subplot(132) ax3 = plt.subplot(133) ax1.axis('off') ax2.axis('off') ax3.axis('off') ax1.imshow(img) ax2.imshow(e..

2022. 11. 12. 17:33

OpenCV

OpenCV - 침식 (ERODE), 팽창 (DILATE)

객체 영역을 깎아 냄 -> 축소 아래 이미지 구현 cv2.ERODE(IMG,KERNEL,ITERATIONS =1) 적용 후, 결과 확인 parameter - img : Erosion을 수행할 원본 이미지 - kernel : Erosion을 위한 Kernel - iterations : Erosion 반복 횟수 erode1_rect = cv2.erode(img, kernel, iterations = 1) erode1_cross = cv2.erode(img, kernel_cross, iterations = 1) erode2_rect = cv2.erode(img, kernel, iterations = 2) plt.figure(figsize=(14,5)) plt.style.use('grayscale') ax1 =..

2022. 11. 12. 15:44