동영상의 배경을 제거하고 움직이는 물체를 검출하는 데 사용할 수 있는 Background Subtraction 예제 입니다. OpenCV에서 제공하는 Background Subtraction 알고리즘 중 하나인 createBackgroundSubtractorKNN를 사용하여 테스트를 진행해봤습니다. 2018. 9. 22 최초작성 2023. 12. 10 최종작성 - 박스를 하나로 묶어주는 코드 추가 OpenCV Python - Background Subtraction 테스트 영상 https://youtu.be/_nUCgbOCUPw import cv2 import numpy as np import os, time def get_points(box): x, y, w, h = box return [(x, y),..

간단히 Meanshift 이론을 설명하고 webcam과 video 영상에 ROI를 지정하여 동작하도록 C++로 작성된 Meanshift 예제 코드를 동작시켜 봅니다. 2019. 7. 2 2019. 7. 29 히스토그램생성시 Hue만 사용하도록 수정 . #include #include using namespace cv; using namespace std; // 아래 줄을 주석처리하면 비디오 영상에 대해 동작 //#define WEBCAM bool mouse_is_pressing = false; int start_x, start_y, end_x, end_y; int step = 0; Mat img_color; Rect roi; void swap(int* v1, int* v2) { int temp = *v1..

이미지에서 2차원 히스토그램을 구하는 방법과 응용으로 Histogram Backprojection을 설명합니다. 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/4.0.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 최초작성 2018. 12. 15 1. 2차원 히스토그램(2D Histograms)그레이스케일 이미지로 부터 구한 히스토그램은 1차원 히스토그램이었습니다. 그레이스케일 이미지가 하나의 채널을 가지고 있었기 때문에 하나의 특징만을 고려했습니다. 2차원 히스토그램에서는 두가지 특징을 고려합니다. 예를 들어 HSV 색공간 이미지를 입력으로 사용한다면 모든 픽셀에서 두가지 특징 Hue 값와 Saturation ..

이미지에서 히스토그램을 구하는 방법과 응용으로 Histogram Equalization, CLAHE을 설명합니다. 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/4.0.0/d6/d00/tutorial_py_root.html 최초작성 2018. 12. 13 1. 히스토그램이란? 히스토그램은 이미지를 구성하는 픽셀값 분포에 대한 그래프입니다. X축은 픽셀값으로 범위는 0 ~ 255 사이입니다. Y축은 이미지에서 해당 픽셀값을 가진 픽셀의 개수입니다. 히스토그램의 왼쪽에는 가장 어두운 검은색 픽셀(0)의 갯수를 보여주며 오른쪽으로 갈 수록 밝은 픽셀의 갯수를 보여줍니다. 히스토그램을 보면 이미지 촬영시 빛의 노출이 제대로 되..

Sobel 함수를 사용하여 에지를 검출하는 방법을 설명합니다. 마지막 업데이트 - 2018. 10. 16 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root.html 에지는 픽셀값이 급격히 변하는 지점입니다.1차원 그래프로 그려보면 다음처럼 픽셀값이 갑자기 커집니다. 1차 미분해보면 픽셀값이 급격하게 증가한 부분에서 1차 미분값이 큰것을 알 수 있습니다. 주변보다 1차 미분값이 큰 부분을 에지로 검출하게 됩니다. 1차 미분의 근사값을 계산하기 위해 미리 정의한 커널과 이미지를 컨볼루션하여 에지를 검출합니다.소벨에서는 X 방향 에지 검출과 Y 방향 에지 검출을 위해 별도의 ..

OpenCV에서 제공하는 Erosion, Dilation, Opening, Closing 연산하는 함수들을 다룹니다. 보통 바이너리 이미지(Binary Image)에서 흰색으로 표현된 오브젝트의 형태를 개선하기 위해 사용됩니다. 마지막 업데이트 - 2018. 10. 14 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root.html 1. Erosion 2. Dilation 3. Opening 4. Closing 1. Erosion바이너리 이미지에서 흰색 오브젝트의 외곽 픽셀을 0(검은색)으로 만듭니다. 노이즈(작은 흰색 물체)를 제거하거나 붙어 있는 오브젝트들을 분리하는데 ..

이미지 블러링은 이미지를 로우 패스 필터 커널로 컨벌루션하는 것입니다. 이미지에서 고주파인 노이즈가 흐려지게 됩니다. 이때 같은 고주파인 선도 같이 흐려지게 됩니다. 마지막 업데이트 - 2018. 10. 11 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root.html 컨볼루션(Convolution) 이미지에 커널(마스크)을 컨볼루션하여 블러닝(흐리게), 샤프닝(선명하게) 등의 처리를 할 수 있습니다. 컨볼루션 계산은 커널과 이미지 상에 대응되는 값끼리 곱한 후, 모두 더하여 구해집니다. 이 결과값을 결과 영상의 현재 위치에 기록하면 됩니다. img_output(1,1) ..

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..

warpPerspective 함수를 사용하여 퍼스펙티브 변환(Perspective Transformation)을 구현합니다. 퍼스펙티브 변환에서 원본 이미지의 모든 직선은 출력 이미지에서 직선으로 유지됩니다. 퍼스펙티브 변환 행렬을 찾으려면 입력 이미지의 4점과 대응하는 출력 이미지의 4점이 필요합니다. getPerspectiveTransform 함수를 사용하면 대응하는 4점 쌍에 대한 변환 행렬을 구할 수 있습니다.warpPerspective 함수를 사용하여 변환을 실행합니다. 마지막 업데이트 - 2018. 10. 4 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root...

warpAffine 함수를 사용하여 아핀 변환(Affine Transformation)을 구현합니다. 아핀 변환에서 원본 이미지의 모든 평행선은 출력 이미지에서 여전히 평행합니다. 아핀 변환 행렬을 찾으려면 입력 이미지의 3점과 대응하는 출력 이미지의 3점이 필요합니다. getAffineTransform 함수를 사용하면 대응하는 3점 쌍에 대한 변환 행렬을 구할 수 있습니다.warpAffine함수를 사용하여 변환을 실행합니다. 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 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래 순으로 마우..