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OpenCV2

[OpenCV] 에지와 영역 분할 에지 검출에지 검출은 물체 내부의 명암은 서서히 변하고, 외부의 명암은 급격히 변하는 특성을 활용한다.즉, 객체와 배경이 구분되는 경계선을 찾는다. 에지를 검출하는 이유는 에지를 검출하려는 대상이 사람일 때, 사람의 윤곽 뿐만 아니라 눈, 코, 입을 찾아 추가적인 특징점을 활용하기 위함이다.  미분은 변수 x의 값이 미세하게(델타 x만큼) 증가했을 때 함수의 변화량을 측정한다.  그러나 디지털 영상에서는 연속적인 변화량을 측정할 수 없기 때문에,위 수식과 같이 픽셀 단위에서 변화량을 구한다. 픽셀의 값이 [10, 15, 20, 18, 12] 라고 주어졌을 때, 미분을 적용하면 f′(0) = f(1) − f(0) =15 − 10 = 5f′(1) = f(2) − f(1) =20 − 15 = 5f′(2) = .. 2025. 2. 25.
[OpenCV] 이진 영상 처리 영상의 이진화이진 영상은 화소가 0(흑) 또는 1(백)인 영상으로 주로 영상의 객체 영역과 배경 영역을 구분하기 위해 사용된다.   임계값 T보다 큰 화소는 1, 그렇지 않은 화소는 0으로 바꾸는 과정을 진행하는데, 임계값 T의 결정에 따라 객체 영역과 배경 영역의 구분이 달라진다. 보통은 히스토그램의 계곡 근처 임계값으로 결정해 쏠림 현상을 누그러뜨린다.  어떤 이미지의 히스토그램을 구한 그래프이다.그래프에 나타난 것처럼 큰 계곡이 3개, 작은 계곡이 여러 개 임을 확인할 수 있는데,이처럼 실제 영상에는 계곡이 수 없이 많기 때문에 계곡의 값으로 임계값을 구하는 것은 의미가 없다. 오츄 알고리즘 (Otsu) 오츄는 이진화를 최적화 문제로 바라보았다.모든 명암값에 대해 목적 함수 J를 구하고 J가 최소인.. 2025. 2. 18.