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[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 논리 연산
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 논리 연산 2023. 4. 18. 영상의 논리 연산은 픽셀 값을 이진수로 표현하여 각 비트 단위 논리 연산을 수행하는 것을 의미한다 a b a AND b a OR b a XOR b NOT a 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 논리 연산을 예제로 간단하게 알아보자 { Mat src1 = imread("lenna256.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); Mat src2 = imread("square.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); if (src1.empty() || src2.empty()) { cerr
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 산술 연산
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 산술 연산 2023. 4. 18. 영상은 일종의 2차원 행렬이기 때문에 행렬의 산술 연산을 그대로 적용할 수 있다 dst(x, y) = saturate(src1(x, y) + src2(x, y)) OpenCV에서는 add() 함수를 사용해 영상의 덧셈을 수행할 수 있다 void add(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask = noArray(), int dtype = -1); //src1 -> 첫 번째 입력 행렬 또는 스칼라 //src2 -> 두 번째 입력 행렬 또는 스칼라 //dst -> 입력 행렬과 같은 크기, 같은 채널 수를 갖는 출력 행렬 //mask -> 8비트 1채널 마스크 영상 //dtype -> 출력 행렬의 깊이, 깊이가 같은 경우에는 -1을 ..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 히스토그램 분석
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 히스토그램 분석 2023. 4. 17. 히스토그램 분석을 통해 영상의 밝기 및 명암비를 자동으로 조절하는 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 평활화 기법에 대해 알아보겠다 히스토그램이란 영상의 픽셀 값 분포를 그래프 형태로 표현한 것을 의미한다 그레이스케일의 영상일 경우 각 영상 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구한다음 이를 막대 그래프 형태로 표현함으로써 구할 수 있다 0부터 7 픽셀로 구성된 4 x 4 영상을 히스토그램으로 표현한 것이다 히스토그램 그래프에서 가로축을 히스토그램의 빈이라고 한다 첫번째 히스토그램 그래프는 8개의 빈으로 구성되어 있고, 두번째 히스토그램은 4개의 빈으로 만들어졌다 빈의 개수가 많을수록 세밀한 픽셀 값 표현이 가능하고, 줄어들수록 대략적인 형태로 변한다 calcHist() 함수 : 영상의 히스토그램을 구하는 함수, 한..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 명암비 조절
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 명암비 조절 2023. 4. 11. 명암비 콘트라스트 조절 방법 영상이 전반적으로 어둡거나 또는 전반적으로 밝은 픽셀로만 구성된 경우는 명암비가 낮다고 표현 밝은 영역과 어두운 영역이 골고루 섞여 있는 영상은 명암비가 높다고 표현 dst(x, y) = saturate(s * scr(x, y)) void contrast1() { Mat src = imread("lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cerr
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 밝기 조절
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 영상의 밝기 조절 2023. 4. 6. 그레이스케일 영상 만들기 Mat img1 = imread("lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); Mat img2(480, 640, CV_8UC1, Scalar(0)); //CV_8UC1 타입, 모든 픽셀 값이 0으로 초기화된 640x480 그레이스케일 영상 생성 Mat img3 = imread("lenna.bmp", IMREAD_COLOR); Mat img4; cvtColor(img3, img4, COLOR_BGR2GRAY); //색상 정보를 변경하는 함수 //3채널 컬러 영상을 1채널 그레이스케일 영상으로 변환 영상의 밝기 조절 scr은 입력 영상, dst는 출력 영상, n은 조절할 밝기 값을 나타낸다. n이 양수이면 출력 영상 dst의 전체적인 밝기가 증가하고 반대로 n이 음수이면 ..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 유용한 OpenCV 기능
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 유용한 OpenCV 기능 2023. 4. 5. cout
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] OpenCV 데이터 파일 출력
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] OpenCV 데이터 파일 출력 2023. 3. 29. FileStorage 클래스 : 데이터 파일 입출력을 담당하는 클래스 open() 함수 : 실제 사용할 파일을 여는 함수 virtual bool open(const String& filename, int flags, const String& encoding = String()); //filename -> 파일이름 //flags -> 파일 열기 모드 //encoding -> 파일 인코딩 방식 파일 열기 모드 열거형 상수 FileStorage::READ 읽기 모드 FileStorage::WRITE 쓰기 모드 ( 새로 생성 ) FileStorage::APPEND 추가로 쓰기 모드 FileStorage::MEMORY 논리합 연산자를 이용하여 READ나 WRITE 상수와 함께 사용될 경우, 실제 차일 입출력 대신..
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 이벤트 처리
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 이벤트 처리 2023. 3. 27. 키보드 이벤트 처리 waitkey() 함수 : 프로그램에서 키 입력을 확인하기 위해 사용하는 함수 int main(void) { Mat img = imread("lenna.bmp"); if (img.empty()) { cerr
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 함수 그리기
[컴퓨터 비전 & 머신러닝] 함수 그리기 2023. 3. 27. line() 함수 : 직선 그리기 함수 arrowedLine() 함수 : 화살표 직선 그리기 함수 drawMarker() 함수 : 직선을 사용한 모양 마커 그리기 함수 void drawLines() { Mat img(400, 400, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); //line(입출력 영상, Point(시작점x, 시작점y), Point(끝점x, 끝점y), Scalar(선 색상), 선 두께) line(img, Point(50, 50), Point(200, 50), Scalar(0, 0, 255)); line(img, Point(50, 100), Point(200, 100), Scalar(255, 0, 255), 3); line(img, Point(50, 150), Point(20..
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