딥러닝 공부방

황선규 박사님의 , OpenCV 강의를 공부한 내용을 정리했습니다. 크로마 키 합성하기 크로마 키(Chroma key) 합성이란 녹색 또는 파란색 배경에서 찰영한 영상에 다른 배경 영상을 합성하는 기술입니다. 뉴스, 유튜브, 트위치 방송에서 많이 이용되는 기법입니다. 파이썬 OpenCV 라이브러리를 활용해서 크로마 키 합성을 해보겠습니다. 준비물은 녹색 배경의 영상, 합성할 배경 영상이 필요합니다. 1. 녹색 스크린 영역 추출하기 - cv2.inRange 크로마 키 영상을 BGR -> HSV 색 공간으로 변환합니다. cv2.inRange() 함수에 대한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다. cv2.inRange() 함수를 사용하여 50 < H < 80, 150 < S < 255, 0 < V < 255 범..

황선규 박사님의 을 공부한 내용을 정리했습니다. 히스토그램 역투영을 이용한 살색 영역 검출하기 히스토그램 역투영 하는 방법은 에서 확인할 수 있습니다. 히스토그램 역투영을 이용해서 살색 영역을 검출해 보겠습니다. 1. 기존 영상으로부터 살색에 대한 컬러 히스토그램을 미리 계산하기 마스크 영상은 포토샵으로 제작할 수 있습니다. # CrCb 살색 히스토그램 구하기 ref = cv2.imread('kids1.png', cv2.IMREAD_COLOR) mask = cv2.imread('kids1_mask.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if ref is None or mask is None: print('Image load failed!') sys.exit() # BGR -> YCrCb 전환 ..

황선규 박사님의 을 공부한 내용을 정리했습니다.. 히스토그램 역투영(Histogram backprojection) 히스토그램 역투영은 영상의 각 픽셀이 주어진 히스토그램 모델에 얼마나 일치하는지를 검사하는 방법입니다. 임의의 색상 영역을 검출할 때 효과적입니다. YCrCb 색 공간을 이용합니다. (밝기에 상관없이 색을 검출하기 위함입니다.) HSV는 H 값을 이용해서 색상을 표현하기 좋을 때 이용합니다. ROI로 색상 영역을 선택한 뒤 히스토그램을 만듭니다. 만든 히스토그램으로 히스토그램 역투영을 합니다. 히스토그램 역투영을 마스크로 이용하여 기존 영상과 마스크 연산을 통해 원하는 색을 검출할 수 있습니다. 1. 히스토그램 역투영 함수 - cv2.calcBackProjection OpenCV에서 제공하는..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝'를 바탕으로 제작하였습니다. 트랙바를 이용한 특정 색상 영역 추출 HSV 색 공간의 H의 범위를 트랙바로 조정하여 원하는 색 검출을 용이하게 할 수 있습니다. 트랙바 만드는 법과 트랙바 생성 함수는 여기에서 확인할 수 있습니다. 색상 영역 검출 하는 방법은 여기에서 확인할 수 있습니다. [예제 코드] src = cv2.imread('candies.png') if src is None: print('Image load failed!') sys.exit() src_hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV) # BGR -> HSV 로 변경(색상 검..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝'를 바탕으로 제작하였습니다. 특정 색상 영역 추출 특정 색상 영역 추출할 때 HSV 색 공간을 이용하는게 좋습니다. RGB는 어두운 사진에서 색상 영역 추출하면 잘 되지 않습니다. HSV는 H,S로 색상을 조절하고 V는 밝기를 조절하므로 H와 S 범위만 지정해 준다면 어두운 영상에서도 색상 영역 추출을 할 수 있습니다. 따라서 BGR 영상을 HSV로 전환하고 색상 영역 추출을 해야 합니다. 1. 특정 범위 안에 있는 행렬 원소 검출 - cv2.inRange() OpenCV에서 제공하는 cv2.inRange 함수를 사용하여 특정 생삭 영역을 추출할 수 있습니다. [함수 설명] ..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝'를 바탕으로 제작하였습니다. 히스토그램 평활화(Histogram equalization) 히스토그램 평활화는 히스토그램이 그레이스케일 전체 구간에서 균일한 분포로 나타나도록 변경하는 명암비 향상 기법입니다. cdf를 이용하여 평활화를 합니다. 1. 그레이스케일 영상 히스토그램 평활화하기 - cv2.equlizeHist OpenCV에서 제공하는 cv2.equlizeHist 함수로 히스토그램 평활화를 할 수 있습니다. [함수 설명] cv2.equalizeHist(src, dst=None) -> dst • src: 입력 영상. 그레이스케일 영상. • dst: 결과 영상. [그레이스..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 영상의 명암비 조절 명암비(Contrast)는 밝은 곳과 어두운 곳 사이에 드러나는 밝기 정도의 차이를 의미합니다. 1. 기본적인 명암비 조절 - np.clip 그레이스케일의 픽셀값을 조정하여 명암비를 조절하는 법을 알아보겠습니다. np.clip으로 saturate 연산을 구현하였고 아래의 방정식을 구현하였습니다. [예제 코드] src = cv2.Imread('lenna.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if src is None: print('Image load failed!') sys.exit() alpha = 1 # 기울기 dst = np.clip((1 + alpha) * src - 128 * alpha), 0, 255)..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. OpenCV 함수만으로 히스토그램 그리기 - cv2.line 활용 이전 포스팅에서는 plt함수를 이용해서 히스토그램을 그렸습니다. 이번 포스팅에서는 OpenCV 함수만으로 히스토그램 그리는 법을 알아보겠습니다. ## OpenCV 함수만으로 히스토그램 그리기 def getGrayHistImage(hist): # 가장 높은 높이가 100으로 제한을 둠 imgHist = np.full((100, 256), 255, dtype=np.uint8) histMax = np.max(hist) # histmax = 255 for x in range(256): pt1 = (x, 100) # 시작점, 좌측 상단 기준 pt2 = (x, 100 - int(hist[..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 영상의 히스토그램 분석하기 히스토그램(Histogram)은 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것입니다. 예를 들어, 그레이스케일 영상에서 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고, 이를 막대 그래프 형태로 표현합니다. 정규화된 히스토그램(Normalized histogram)은 각 픽셀의 개수를 영상 전체 픽셀 개수로 나누어 준 것입니다. 해당 그레이스케일 값을 갖는 픽셀이 나타날 확률을 의미합니다. 1. 영상과 히스토그램의 관계 밝은 영상이면 히스토그램이 전체적으로 오른쪽으로 치우쳐져 있습니다. 어두운 영상이면 히스토그램이 왼쪽으로 치우쳐져 있습니다. 명암비가 확실한 영상이면 히스토그램이 전체적으로 분포해 있습니다. ..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 컬러 영상과 색 공간 컬러 영상은 3차원 np.ndarray로 표현합니다. img.shape = (h, w, 3)입니다. OpenCV에서는 RGB 순서가 아니라 BGR 순서를 기본으로 사용합니다. RGB 색 공간은 빛의 삼원색인 빨간색(R), 녹색(G), 파란색(B)를 혼합하여 색상을 표현합니다. (가산 혼합) 1. (색상) 채널 분리 - cv2.split cv2.split 함수를 이용해서 RGB 색상 평면을 나눌 수 있습니다. [함수 설명] cv2.split(m, mv=None) -> dst • m: 다채널 영상 (e.g.) (B, G, R)로 구성된 컬러 영상 • mv: 출력 영상 • dst: 출력 영상의 리스트 [예시 코드] # 컬러 영..