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황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 영상의 모폴로지 - 침식과 팽창 - cv2.erode, cv2.dilate, cv2.getStructuringElement 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 이진 영상 처리 - 지역 이진화 - cv2.adaptiveThreshold 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서는 지역 이진화 방법에 대해 공부해보았습니다..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 이진 영상 처리 - 자동 이진화 - Otsu 방법 황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 � deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서는 자동으로 임계값을 설정해주는 Otsu 이진화 방법에 대해 공부해보..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 자동 이진화 영상 이진화 처리시 임계값은 경험에 의존해 임계값을 설정하는 것이 일반적입니다. 하지만 영상이 조명이나 환경에 따라서 픽셀 값이 미세하게 변화합니다. 영상마다 사용할 수 있는 임계값이 있는데 임계값을 자동으로 설정해주는 방법이 있습니다. 가장 유명한 방법인 Otsu 이진화 방법에 대해 알아보겠습니다. Otsu 이진화 방법 이진화의 임계값을 구분하는 가장 좋은 방법으로 많이 이용하고 있습니다. 입력 영상이 배경(b..

황선규 박사님의 'OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 을 공부하면서 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 영상의 이진화 - Binarization 영상의 이진화는 영상의 픽셀 값을 0 또는 255(1)로 만드는 연산입니다. 0은 검정색, 255는 흰색을 의미합니다. 이진화를 하는 이유는 1. 배경과 객체를 구분, 2. 관심 영역과 비관심 영역 구분 입니다. 마스크 영상도 이진 영상의 한 형태라고 볼 수 있습니다. 1. 그레이스케일 영상의 이진화 그레이스케일 영상의 이진화는 픽셀 값이 임계값을 넘으면 0(검은색) 임계값 보다 낮으..

황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 동전 카운터 영상의 동전을 검출하여 금액이 얼마인지를 자동으로 계산하는 프로그램입니다. 편의상 동전은 100원짜리와 10원짜리만 있다고 가정했습니다. 구현할 기능 동전 검출하기 -> 허프 원 검출 동전 구분하기 -> 색상 정보 이용 입니다. 색상 정보를 이용할 때 hsv로 색 공간을 변환해서 h값을 이용합니다. 10원 동전의 경우 빨강색 성분이 있어 히스토그램 값을 보았을 때 h값이 양쪽에 위치하게 됩니다. 양쪽에 있게 되면 10원을 판별하기가 어렵습니다. 이를 해결하기 위..

황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 허프 변환 원 검출 허프 변환을 응용하여 원을 검출할 수 있습니다. 직선 검출과 같이 원의 방정식을 파라미터 좌표평면에 표현하면 3차원 축적 평면이 되므로 연산속도가 너무 오래 걸립니다. 속도를 더 빠르기 위해 제안된 방법이 Hough gradient method 입니다. Hough gradient method 원에서 검출된 에지의 원주 점의 정보를 이용합니다. 원 에지 픽셀에서 그래디언트를 계산합니다. 그래디언트 크기 방향으로 직선을 그리면서 값을 누적시킵니다.. 그래디언..

황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 영상의 윤곽선 검출하기 - 캐니 에지 검출 - cv2.Canny 황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세�� deep-learning-study.tistory.com 지난 포스팅에서 cv2.canny 함수를 이용해여 윤곽선을 검출하는 것을 공부했습니다. 이번에는 cv2.canny로 검출한 윤곽선..

황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 황선규 박사님의 깃허브에 올라와 있는 문서 스캐너 코드를 따라해 보았습니다. 문서 스캐너 구현하기 위 그림에서 대각선으로 놓여있는 문서를 똑바른 직사각형 크기의 영상으로 변환하겠습니다. 구현할 기능 3가지 마우스로 문서 모서리 선택과 이동시키기 키보드 ENTER키 인식 왜곡된 문서 영상을 직사각형 형태로 똑바로 펴기(투시변환 이용) 예제코드 import sys import numpy as np import cv2 # 관심영역을 모서리 네개로 선택하는 함수 def drawRO..

황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io 1. 에지 검출과 미분 에지 - edge 에지는 영상에서 픽셀의 밝기 값이 급격하게 변하는 부분입니다. 객체와 객체, 객체와 배경에 어떤 경계를 나타내는 용어입니다. 경계부분에는 픽셀값이 크게 변경된다고 가정하고 에지를 구합니다. 영상에 미분을 하는 이유는 에지를 검출하기 위함입니다. 기본적인 에지 검출 방법 에지 검출을 위해 픽셀값이 급격하게 변하는 부분을 찾아야합니다. 미분은 변화율을 나타내는 척도입니다. 영상을 미분하여 에지를 검출할 수 있습니다. 영상을 (x,y) 변..