threshold 함수와 adaptiveThreshold함수를 사용한 영상 이진화를 다루고 있습니다. 마지막 업데이트 - 2018. 10. 5 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root.html 보실때 HD 화질로 해야 합니다. Simple Thresholdingthreshold 함수를 사용한 이진화입니다. 전체 이미지에 하나의 임계값을 적용합니다. 첫번째 아규먼트는 원본 이미지, 두번째 아규먼트는 임계값, 세번째 아규먼트는 임계값 이상일 경우 바꿀 최대값(보통 흰색인 255로 지정)을 지정합니다.네번째 아규먼트로 THRESH_BINARY를 사용하면 픽셀값이 임계..

이진화는 가장 간단한 세그멘테이션(segmentation) 방법이다. 세그멘테이션이란 이미지를 분할하여 원하는 부분 혹은 물체를 검출하는데 많이 사용되는 기법이다. 이진화는 원본 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, threshold값을 이용하여 배경과 물체를 분리해낸다. 아래 화면은 책상 위에 빨간색 공이 놓여있는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환한 후, 이진화를 통해 빨간색 공 영역을 분리해낸 결과이다. 가장 단순한 이진화 방법은 이미지 전체에 고정된 전역 threahold값을 사용하는 것이다.그레이 영상을 입력으로 받아서 영상 전체를 스캔하면서 픽셀값이 threshlod값보다 크면 결과 영상의 같은 위치의 픽셀값을 흰색(1 또는 255)으로 하고, 픽셀값이 threshold값보다 작으면 검은색..