IT 썸네일형 리스트형 OpenCV에서 히스토그램 역투영 기법 사용하기 히스토그램 역투영(Back Projection) 기법을 활용한 객체 검출 기법은특정 색상 분포를 가진 물체를 찾는 데 효과적인 방법으로,특히 사람 피부색 추적, 물체 추적, 영상 세분화 등에 활용돼요. 이미지의 픽셀 분포를 분석해서 비슷한 색상의 영역을 강조하는 방식이기 때문에, 색상 기반 검출에서 매우 유용합니다.히스토그램 역투영이란?히스토그램 역투영(Back Projection)은 기준이 되는 색상의 히스토그램을 먼저 학습하고,이를 기반으로 전체 이미지에서 유사한 색상 분포를 가진 영역을 찾아내는 기법이에요.쉽게 말해 “이 색깔이 어디에 퍼져 있는지”를 시각적으로 나타내주는 방법이죠. 특히 색상이 뚜렷한 물체나 피부, 배경과 구분되는 색상을 가진 객체를 찾는 데 효과적이에요.OpenCV에서는 cal.. 더보기 OpenCV를 활용한 템플릿 매칭 방법 템플릿 매칭은 복잡한 전처리 없이도특정 이미지 조각이 큰 이미지 안에서 어디에 위치해 있는지를찾을 수 있는 간단하지만 유용한 기법입니다.특히 UI 자동화, 부품 검사, 아이콘 추적, 게임 화면 분석 등에 자주 활용되요. 템플릿 매칭이란 무엇인가요?템플릿 매칭은 하나의 작은 이미지(템플릿)를 큰 이미지 안에서 찾아내는 기법이에요.일치하는 위치를 찾기 위해 슬라이딩 윈도우 방식으로 비교가 진행되며,정확히 일치하거나 유사한 패턴을 찾는 데 유용해요. 이미지의 회전이나 크기 변화에는 민감하지만,간단하고 직관적인 구조 덕분에 다양한 분야에서 쓰이고 있어요. OpenCV에서는 matchTemplate() 함수를 통해 쉽게 구현할 수 있고,결과는 유사도 맵 형태로 반환돼요.가장 유사한 좌표를 찾으려면 minMaxLo.. 더보기 OpenCV Hough 변환을 활용한 직선 및 원 검출 Hough 변환(Hough Transform)을 활용한 직선(Line) 및 원(Circle) 검출 방법은 이미지에서 형태가 명확한 도형을 수학적으로 찾는 데 매우 강력하고, 특히 차선 인식, 원형 객체 탐지, 부품 검사 등에 자주 활용됩니다. Hough 변환이란?Hough 변환은 이미지에서 직선, 원, 타원처럼 수학적으로 정의된 형태를 검출하는 알고리즘이에요.이진 엣지 이미지에서 특정 형태의 도형을 찾기 위해,픽셀의 조합을 누적 공간(accumulator)에 매핑해 패턴을 찾아냅니다. 직선의 경우 y = ax + b 형태보다는 극좌표(ρ, θ) 기반의 표현을 사용하고,원은 중심 좌표와 반지름(r)을 찾는 구조예요. OpenCV는 이 알고리즘을 최적화해서HoughLines()와 HoughCircles().. 더보기 OpenCV에서 윤곽선(contour) 검출과 그리기 윤곽선이란 무엇인가요?윤곽선(Contour)은 이미지에서 같은 색이나 밝기를 가진 경계선을 따라 연결된 곡선 형태예요. 쉽게 말해, 물체의 테두리를 찾아서 좌표로 표현한 것이죠.OpenCV에서는 findContours() 함수를 사용해서이진 이미지로부터 윤곽선을 추출하고,drawContours()로 이를 시각화할 수 있어요. 보통 Canny 엣지나 Threshold를 적용한 후에 윤곽선을 검출합니다. 윤곽선 검출 기본 예제cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg"); cv::Mat gray, binary; cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::threshold(gray, binary, 128, 255, cv::THRESH_BI.. 더보기 OpenCV로 엣지 검출: Canny 알고리즘 설명과 활용 Canny는 단순한 경계 검출이 아니라,노이즈 제거 → 그라디언트 계산 → 이중 임계값 → 엣지 연결까지 이어지는 정교한 프로세스를 갖고 있어서,실전 영상 처리에서 굉장히 많이 쓰이는 핵심 알고리즘입니다. 엣지 검출이란 무엇인가요?엣지(Edge)는 이미지 내에서 색상이나 밝기의 변화가 급격하게 일어나는 경계선을 의미해요.엣지를 검출한다는 건 물체의 윤곽, 패턴, 구조를 파악한다는 뜻이고,이는 객체 인식, 영상 분할, 트래킹 등 고급 컴퓨터 비전 작업의 출발점이 돼요.다양한 엣지 검출 방법 중에서 Canny 알고리즘은 가장 정밀하고 널리 쓰이는 방식으로 평가받고 있어요. Canny 알고리즘의 작동 원리Canny 엣지 검출은 총 5단계로 이루어져 있어요:① 가우시안 블러로 노이즈 제거 →② Sobel 필.. 더보기 OpenCV로 밝기 및 대비 조절하기 이미지의 밝기와 대비를 조절하는 건 OpenCV에서 가장 많이 쓰이는 기초 처리이자 전처리 작업입니다. 밝기와 대비란 무엇인가요?밝기(Brightness)는 이미지 전체의 명도 수준을 의미하고,대비(Contrast)는 밝은 부분과 어두운 부분의 차이를 말해요.밝기를 높이면 전체적으로 더 하얗게, 낮추면 더 어둡게 보이고,대비를 높이면 윤곽이 뚜렷해지지만 낮추면 흐릿해져요. 사진 보정, OCR(문자인식), 객체 인식 등에서 최적의 밝기/대비를 맞추는 것은필수적인 전처리 과정이에요. 수식으로 조절하기: new_img = α * img + βOpenCV에서는 이미지를 조정할 때 간단한 선형 수식을 사용해요:new_img = α × img + β여기서 α는 대비(contrast) 조절 계수이고,β는 밝기(.. 더보기 OpenCV에서 이미지 히스토그램 분석 이미지 히스토그램 분석은 OpenCV에서이미지의 밝기 분포, 색상 특성, 명암 대비 조정 등에 활용되는 중요한 분석 기법입니다 히스토그램이란 무엇인가요?히스토그램은 이미지에서 픽셀 값의 분포를 보여주는 그래프예요.예를 들어 그레이스케일 이미지에서는 픽셀 밝기(0~255)가얼마나 자주 등장하는지를 x축, 등장 빈도를 y축으로 나타내요. 히스토그램을 보면 이미지가 전체적으로 어두운지, 밝은지, 대비가 낮은지 등을 한눈에 알 수 있어요.컬러 이미지에서는 채널별(B, G, R)로 히스토그램을 나눠서 분석합니다. OpenCV로 히스토그램 계산하기OpenCV에서는 cv::calcHist() 함수를 사용해서 간단히 히스토그램을 구할 수 있어요.그레이스케일 이미지 기준으로 예를 들면 다음과 같아요.cv::Mat gr.. 더보기 OpenCV 필터링: 블러, 가우시안, 미디언 필터 사용법 이미지 필터링은 OpenCV에서 노이즈 제거, 엣지 강조, 부드러운 효과 적용 등 다양한 처리에 자주 사용되는 기술입니다 필터링이란 무엇인가요?이미지 필터링은 픽셀 주변의 값을 평균 내거나 강조해서 이미지를 부드럽게 만들거나 노이즈를 줄이는 처리 방식이에요.영상 처리에서는 이미지 품질 향상이나 전처리 단계로 자주 사용돼요. OpenCV에서는 다양한 필터 함수들이 제공되며,이 중 가장 많이 쓰이는 게 블러(Blur), 가우시안 필터(GaussianBlur), 미디언 필터(MedianBlur)입니다.각각 특징과 쓰임새가 조금씩 다르기 때문에 목적에 맞게 선택해야 해요. 평균 블러(Blur): 간단하고 빠른 흐림 효과cv::blur() 또는 cv::boxFilter()는 가장 기본적인 블러 필터로,지정한 커널.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 다음
