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영상의 객체 추적 - 정적 배경 차분 방법 배경 차분(Background Subtraction : BS)은 등록된 배경 모델과 현재 입력 프레임과의 차영상을 이용하여 전경 객체를 검출하는 방법입니다. 동영상에서 움직이는 전경 객체 검출을 위한 기본적인 방법입니다. 배경 영상을 model이라는 용어를 써서 배경 영상을 등록시켜두고 배경 영상과 다른 부븐을 찾아서 그 부분이 새로 나타난 객체라고 판단하는 방식으로 작동합니다. 배경과 현재 프레임의 차이가 있는 부분을 검출하게 됩니다. 정적 배경을 이용한 전경 객체 검출 예제 코드 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 sunkyoo.github.io/opencv4cvml/ 배경 영상과 현재 프레임 영상의 차이를 구하기 위해 cv2.absdiff..

황선규 박사님의 OpenCV 강의를 공부하면서 정리하였습니다. 영상의 산술 연산 OpenCV에서 제공하는 산술 연산 함수에 대해서 알아보겠습니다. 1. 덧셈 연산 - cv2.add 두 영상의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값을 더하여 결과 영상의 픽셀 값으로 설정합니다. 덧셈 결과가 255보다 크면 픽셀 값을 255로 설정하는 saturate 기능이 적용되어 있습니다. [함수 설명] cv2.add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) -> dst • src1: (입력) 첫 번째 영상 또는 스칼라 • src2: (입력) 두 번째 영상 또는 스칼라 • dst: (출력) 덧셈 연산의 결과 영상 • mask: 마스크 영상 • dtype: 출력 영상(dst)의 타입. (e...