tutorial12 [OpenCV-Python Tutorials] 14. 형태론적 변환 [OpenCV-Python Tutorials] 14. 형태론적 변환 목표 이 장에서는 Erosion, Dilation, Opening, Closing과 같은 다른 형태학적인 작동을 배울 것입니다. cv2.erode(), cv2.dilate(), cv2.morphologyEx() 등과 같은 다른 함수를 보게 될 것입니다. 이론 형태학적 변형은 이미지 모양을 기반으로 한 몇 가지 간단한 작업입니다. 일반적으로 이진 이미지에서 수행됩니다. 그것은 두 개의 입력이 필요합니다. 하나는 우리의 원래 이미지이고, 두 번째는 구조 요소 또는 커널이라고 불리며 동작의 성격을 결정합니다. 두 가지 기본 형태학 연산자는 Erosion과 Dilation입니다. 그런 다음 Opening, Closing, Gradient 등과 .. 2017. 8. 17. [OpenCV-Python Tutorials] 12. 이미지의 기하학적 변환 [OpenCV-Python Tutorials] 12. 이미지의 기하학적 변환 목표 translation, 회전, affine 변환 등과 같은 이미지에 다른 기하학적 변환을 적용하는 방법을 배웁니다. 다음 함수를 볼 수 있습니다 : cv2.getPerspectiveTransform 변환 OpenCV는 모든 종류의 변형을 가질 수 있는 두 가지 변환 함수, cv2.warpAffine 및 cv2.warpPerspective를 제공합니다. cv2.warpPerspective는 3x3 변환 행렬을 입력으로 받는 반면 cv2.warpAffine은 2x3 변환 행렬을 사용합니다. 스케일링 크기 조절은 단지 이미지의 크기를 조절하는 것입니다. OpenCV는 이 목적을 위해 함수 cv2.resize()를 제공합니다. 이.. 2017. 8. 15. [OpenCV-Python Tutorials] 11. 이미지 임계 값 [OpenCV-Python Tutorials] 11. 이미지 임계값 목표 이 튜토리얼에서는 Simple thresholding, Adaptive thresholding, Otsu의 thresholding 등을 배웁니다. cv2.threshold, cv2.adaptiveThreshold 등의 함수를 배웁니다. 단순 임계값 여기서 문제는 간단합니다. 픽셀 값이 임계 값보다 크면 하나의 값 (흰색 일 수 있음)이 지정되고, 그렇지 않으면 다른 값 (검정 일 수 있음)이 지정됩니다. 사용 된 함수는 cv2.threshold입니다. 첫 번째 인수는 원본 이미지이며 그레이 스케일 이미지여야만 합니다. 두 번째 인수는 픽셀 값을 분류하는 데 사용되는 임계 값입니다. 세 번째 인수는 픽셀 값이 임계 값보다 크거나 (때.. 2017. 8. 14. [OpenCV-Python Tutorials] 10. 색상 공간 변경하기 [OpenCV-Python Tutorials] 10. 색상 공간 변경하기 목표 이 튜토리얼에서는 BGR $\leftrightarrow$ Gray, BGR $\leftrightarrow$ HSV 등과 같이 한 색상 공간에서 다른 색상 공간으로 이미지를 변환하는 방법을 배웁니다. 그 외에도 비디오에서 채색 된 객체를 추출하는 응용 프로그램을 만듭니다. 다음 함수를 배울 것입니다 : cv2.cvtColor(), cv2.inRange() 등등. 색 공간 변경하기 OpenCV에는 150 가지 이상의 색 공간 변환 방법이 있습니다. 그러나 우리는 가장 널리 사용되는 두 가지를 살펴볼 것입니다. BGR $\leftrightarrow$ Gray와 BGR $\leftrightarrow$ HSV.색상 변환을 위해 함수 c.. 2017. 8. 13. [OpenCV-Python Tutorials] 09. 성능 측정 및 개선 기법 [OpenCV-Python Tutorials] 09. 성능 측정 및 개선 기법 목표 이미지 처리에서는 초당 많은 작업을 처리하기 때문에 코드가 올바른 솔루션을 제공 할 뿐만 아니라 가장 빠른 방식으로 제공되어야 합니다. 따라서 이 장에서는 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다. 코드의 성능을 측정합니다. 코드의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 팁. cv2.getTickCount, cv2.getTickFrequency 등의 함수를 확인합니다. OpenCV 외에도 Python은 실행 시간을 측정하는 데 유용한 모듈 시간을 제공합니다. 다른 모듈 프로파일은 코드의 각 함수가 얼마나 많은 시간을 사용하는지, 얼마나 많은 시간이 함수가 호출되었는지 등과 같은 코드에 대한 자세한 보고서를 얻는 데 도움이 됩니다. .. 2017. 8. 12. [OpenCV-Python Tutorials] 08. 이미지의 산술 연산 [OpenCV-Python Tutorials] 08 이미지의 산술 연산 목표 더하기, 빼기, 비트 연산 등과 같은 이미지에 대한 여러 가지 산술 연산에 대해 배웁니다. cv2.add(), cv2.addWeighted() 등의 함수를 배우게 됩니다. 이미지 추가 OpenCV 함수 cv2.add() 또는 단순히 numpy 연산인 res = img1 + img2로 두 개의 이미지를 추가 할 수 있습니다. 두 이미지는 모두 같은 깊이와 유형이어야 하며 두 번째 이미지는 스칼라 값일 수 있습니다. OpenCV 추가와 Numpy 추가에는 차이가 있습니다. OpenCV 추가는 포화된 작업이며 Numpy 추가는 모듈러스 연산입니다. 예를 들어, 다음 샘플을 확인하십시오. >>> x = np.uint8([250]) >>.. 2017. 8. 11. 이전 1 2 다음