본문 바로가기

Opencv5

Opencv Threshold 설명 Threshold(이미지 임계값) 이미지 처리에서 가장 기본적인 작업 중 하나는 이미지 임계값입니다. 이미지 임계값은 강도 값을 기준으로 이미지의 개체 또는 영역을 구분하는 데 사용되는 기술입니다. 이 블로그에서는 OpenCV 임계값의 원리와 Python에서 이를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 이미지 임계값이란? 이미지 임계값은 이미지를 픽셀 값이 0 또는 255인 이진 이미지로 변환하는 프로세스입니다. 임계값은 이미지의 픽셀 강도 값을 임계값과 비교하여 수행됩니다. 픽셀의 강도 값이 임계값보다 크면 255로 설정되고 그렇지 않으면 0으로 설정됩니다. 임계값은 강도 값을 기준으로 이미지의 개체 또는 영역을 구분하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 흰색 배경에 검은색 물체가 있는 이미지에서 임계값을.. 2023. 2. 17.
Opencv Template Matching Template Matching - 이미지 Matching시 사용 하며 위치포인트와 스코어 계산이 가능합니다. void InspectMatching() { Mat sourceImage, templateImage; double minVal, maxVal, matchVal; Point minLoc, maxLoc, matchLoc; int nScore; cv::Rect rt; sourceImage = imread("MatchOrg.bmp"); templateImage = imread("MatchP.bmp"); if (sourceImage.cols 2022. 6. 15.
Opencv 이미지 전처리2(Sharpness, Rotate, MeasureFocus) Sharpness - 이미지의 선명도를 높일때 사용합니다. 흐릿한 Kennel을 사용해 이미지를 좀더 거칠게 표현 합니다. void TestSharpness() { Mat MatImage, OutMat; MatImage = cv::imread("test.bmp");//이미지 로드 cv::Mat kernel(3, 3, CV_32F, cv::Scalar(0));// 커널 생성(모든 값을 0으로 초기화) kernel.at(1, 1) = 5.0; // 커널 값에 할당 kernel.at(0, 1) = -1.0; kernel.at(2, 1) = -1.0; kernel.at(1, 0) = -1.0; kernel.at(1, 2) = -1.0; cv::filter2D(MatImage, OutMat, MatImage.de.. 2022. 6. 15.
Opencv 이미지 전처리1(Sobel, Canny, Erode, Dilate) Sobel - Sobel 함수는 설정된 Kennel 크기로 이미지의 X축 미분과 Y축 미분을 이용하여 이미지의 경계선을 구할 때 사용 합니다. void TestSobel() { Mat MatImage; Mat sobel_x, sobel_y, sobel_xy; int nKernelsize = 3; MatImage = cv::imread("baseball01.bmp");//이미지 로드 Sobel(MatImage, sobel_x, -1, 1, 0, nKernelsize);//X방향 Sobel(MatImage, sobel_y, -1, 0, 1, nKernelsize);//Y방향 sobel_xy = sobel_x + sobel_y;//XY방향(X방향과 Y방향 합치기) cv::imshow("MatImage", Ma.. 2022. 6. 15.