728x90 반응형 SMALL AI-driven Methodology/CV (Computer Vision)17 [Computer Vision] 이미지 다루기 이미지 읽기 cv2.imread (fileName, flag) 함수를 이용하여 이미지 파일을 읽는다. 이미지 파일의 경로는 절대 / 상대 경로가 설정할 수 있다. import cv2 img = cv2.imread('xx.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # read xx.jpg ◦ parameters: fileName (str) – 이미지 파일의 경로, flag (int) – 이미지 파일을 읽을 때의 option ◦ returns: image 객체 행렬 ◦ return type : numpy.ndarray ◦ cv2.IMREAD_COLOR : 이미지 파일을 color로 읽음. 투명한 부분은 무시되며, default 값 ◦ cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 이미지를 grayscale로 읽음.. 2021. 12. 21. [Computer Vision] 블록 매칭 및 3D 필터링 (Block-Matching and 3D filtering, BM3D) 블록 매칭 및 3D 필터링 (Block-Matching and 3D filtering, BM3D) 블록 일치 및 3D 필터링 (BM3D)은 주로 이미지의 noise 감소에 사용되는 3D 블록 일치 알고리즘이다. non-local means methodology의 확장 중 하나이다. BM3D에는 hard-thresholding 및 Wiener filter 단계와 둘 다 그룹화 (grouping), 협업 필터링 (collaborative filtering) 및 집계 (aggregation) 부분을 포함한다. 이 알고리즘은 변환 사이트의 증강 표현에 따라 다르다. Method 1. Grouping 이미지 조각은 유사성을 기반으로 함께 grouping되지만 표준 k-means 클러스터링 및 클러스터 분석 방법과.. 2021. 12. 15. [Computer Vision] Morphological Operations 형태학적 연산 (Morphological Operations) kernel과 이미지를 convolution하여 수행할 수 있는 기본 연산이다. 변환은 binary 이미지에서 수행된다. 작업은 침식, 팽창, 열기, 닫기 및 기타 등이 있다. 이진화한 이미지에서는 같은 값을 가진 픽셀이 이웃하여 있으면 이를 형태학적 영역(morphological region)으로 생각할 수 있다. 이미지의 형태학적 변환(morphological transformation)은 이미지 필터링을 사용하여 영역을 변화시키는 방법이다. 변환에 적용할 커널은 getStructuringElement 함수로 생성한다. getStructuringElement(shape, ksize) shape : 커널 모양 cv2.MORPH_RECT: 사.. 2021. 12. 13. [Computer Vision] Edge Detection Edge Detection 이미지의 edge를 감지하면 존재하는 물체를 식별할 수 있다. 따라서 CV의 중요한 사용 사례이다. 경계선을 인지하는 것 엣지 추출(edge detection)이라고 한다. 엣지 (경계선)는 이미지 안에서 픽셀의 값이 갑자기 변하는 곳이다. 따라서 엣지 추출을 하는 알고리즘은 이미지를 미분한 그레디언트 (gradient) 벡터의 크기로 판단한다. edge는 이미지의 인접한 pixel 강도의 상당한 변화에 의해 형성된다. 대표적인 엣지 추출 알고리즘으로 Sobel edge Detection과 Canny edge Detection이 있다. Sobel Edge Detection Sobel 검출기는 이미지의 pixel 기울기를 계산한다. pixel 강도가 밝은 곳에서 어두운 곳으로 변.. 2021. 12. 11. [Computer Vision] Image Sharpening Image Sharpening 이미지 샤프닝 (Image Sharpening)은 blurring의 반대이다. 주변 pixel의 변화를 강조하여 edge가 더 선명하게 보인다. 2021. 12. 11. [Computer Vision] Image Filtering 이미지 필터링 (Image Filtering) 이미지의 가장자리를 흐리게 하거나 선명하게 하거나 감지하는 등 다양한 용도로 사용할 수 있다. 여기에는 2D kernel 행렬로 이미지의 convolution을 수행하는 작업이 포함된다. convolution에는 입력 이미지 위로 kernel을 슬라이딩하고 요소별 곱셈을 수행한 다음 덧셈을 수행하는 작업이 포함된다. 이미지 필터링 (image filtering)은 필터 (filter) 또는 커널 (kernel) 또는 윈도우 (window)라고 하는 정방 행렬을 정의하고 이 커널을 이동시키면서 같은 이미지 영역과 곱하여 그 결과값을 이미지의 해당 위치의 값으로 하는 새로운 이미지를 만드는 연산이다. 기호 ⊗로 표기한다. filter2D() "filter2D().. 2021. 12. 10. 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터 비전 (Computer Vision, CV) AI에서 가장 뜨거운 주제 중 하나이다. CV는 이미지/비디오 데이터를 분석하고 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 기계에 계산 기능을 다룬다 . 추상적으로, 인간과 같은 시각적 추론의 기술을 기계에 부여하는 것을 포함한다. CV를 시작하려면 컴퓨터 과학의 다양한 측면에 대한 지식이 필요하다. 또한, 자율주행차, 로봇은 물론 다양한 사진 보정 앱에서 엄청난 발전을 이루고 있다. 개체 감지에 있어 꾸준한 발전이 매일 이루어지고 있다. OpenCV 이미지 처리는 의도한 조작을 얻기 위해 이미지에 몇 가지 작업을 수행하는 것이다. 새로운 데이터 분석을 시작할 때 일부 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링을 수행한다. 이미지 처리도 마찬가지다. 사진에서 유용한 .. 2021. 12. 10. 이전 1 2 다음 728x90 반응형 LIST
