파이썬 OpenCV 라벨링(Labeling)

Labeling 라벨링은 이진화된 이미지에서 연결되어 있는 픽셀들을 Grouping 하는 작업입니다. connectedComponentsWithStats 를 사용합니다. cv2.connectedComponentsWithStats(src, labels=None, stats=None, centroids=None, connectivity=None, ltype=None) -> retval, labels, stats, centroids src: 입력 이미지 (grayscale) labels: 레이블 맵 행렬(numpy.ndarray, src 와 동일 타입) stats: connected components 를 감싸는 직사각형(bounding box) 및 픽셀 정보를 담고 있음 centroids: 각 connect..
OpenCV 2020. 7. 26. 19:29

파이썬 OpenCV 외곽선 검출(Contours)

외곽선 검출 외곽선을 검출할 때는 findContours 를 사용하고 그릴때는 drawContours 를 사용합니다. 검은색 배경에 흰색 객체를 식별하여 검출합니다. cv2.findContours(src, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) -> contours, hierarchy src: 입력 이미지 mode: 외곽선 검출 방식 cv2.RETR_EXTERNAL 가장 바깥쪽의 영역만 추출 계층 정보 없음 cv2.RETR_LIST 모든 영역을 추출 계층 정보 없음 cv2.RETR_TREE 바깥 영역부터 계층적 구조를 추출 method: 외곽선 근사 방법 contours: 외곽선 좌표(np.ndarray) len(contours) : 외곽선..
OpenCV 2020. 7. 26. 17:03

파이썬 OpenCV 이미지 이진화(Binarization) : threshold otsu adaptiveThreshold

이진화란? 이미지의 픽셀 값을 0 또는 255 로 만드는 연산이다. 원하는 피사체의 모양을 좀 더 정확히 판단 가능하다. 배경과 물체를 구분한다. 관심 영역, 비관심 영역을 구분한다. cv2.threshold(src, threshold, maxval, type_falg, dst=None) -> retval, dst src: 입력 이미지 threshold: 임계값 maxval: cv2.THRESH_BINARY 또는 cv2.THRESH_BINARY_INV 방법 사용시 최대값 일반적으로는 255로 지정 type: 임계값 함수 동작 지정 또는 자동 임계값 결정 방법 지정 retval: 사용된 임계값(type 에서 자동 임계값 결정 방법 사용시 확인 가능) dst: 출력 이미지(src 와 동일) type_flag..
OpenCV 2020. 7. 26. 14:08

파이썬 OpenCV 모폴로지(Morphology) -2 : Gradient / Tophat / Blackhat

Gradient (cv2.MORPH_GRADIENT) Gradient 연산은 엣지를 검출할 때 사용합니다. Gradient = 팽창(dilation) - 침식(erosion) Tophat (cv2.MORPH_TOPHAT) Tophat 연산은 밝기 값이 크게 변화하는 영역을 강조합니다. Tophat = 원본 - Opening Blackhat (cv2.BLACKHAT) Blackhat 연산은 어두운 부분을 강조합니다. Blackhat = Closing - 원본 코드 저는 트랙바를 이용하여 커널 크기에 따른 차이를 만들어보았는데요. 다른 것도 비교해보시면 좋을 것 같습니다. import os import cv2 import numpy as np path = os.path.join('img', 'img.jpg'..
OpenCV 2020. 7. 26. 02:57

파이썬 OpenCV 모폴로지(Morphology) -1: 침식(erode) / 팽창(dilate) /Opening & Closing

erode erode 는 기존 객체의 영역을 깎아 내는 연산으로 객체 크기가 감소합니다. 구조 요소를 입력 영상에 적용하여 정확히 핏이 맞으면 해당 픽셀을 255로, 그 외에는 픽셀을 0으로 변경합니다. cv2.getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) -> retval shape: 구조 요소 kernel 모양 (cv2.MORPH_RECT, cv2.MORPH_ELIPSE, cv2.MORPH_CROSS) ksize: kernel 크기 anchor: cv2.MORPH_CROSS 에만 적용, 구조 요소의 기준점(default: 중심) import os import cv2 import numpy as np path = os.path.join('image', 'morp..
OpenCV 2020. 7. 26. 01:48

파이썬 OpenCV 미분 필터링 -3 : Canny

Canny 가우시안(Gaussian) 필터를 이용하여 노이즈를 제거 소벨(Sobel) 필터를 이용하여 Gradient 방향 비최대치 억제로 Gradient 방향에서 최대치만 검출 Thresholding 으로 경계값(min, max)을 지정해서 경계 지정 cv2.Canny(src, threshold1, threshold2, edgets=None, apertureSize=None, L2gradient=None) -> edges src: 입력 이미지 threshold1, threshold2: 하단, 상단 임계값 edges: edge 이미지 apertureSize: 소벨(Sobel) 필터 L2gradient: True(L_2 norm), False(L_1 norm) import cv2 import os impo..
OpenCV 2020. 7. 26. 00:20

파이썬 OpenCV 미분 필터링 -2 : Sobel / Scharr / Laplacian

소벨(Sobel) 대표적인 필터로 Prewitt 필터에 픽셀의 가중치를 두 배로 두었습니다. 상대적으로 대각선 검출에 약한 Prewitt 필터에 비해 Sobel 은 수평, 수직, 대각선 검출에 모두 강합니다. cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy ~ ) -> dst src: 입력 이미지 ddept: 출력 이미지 데이터 타입 (-1, 입력 이미지와 동일) dx, dy: x,y 방향 미분 차수 (0, 1, 2) dst: 출력 이미지 import cv2 import os import numpy as np path = os.path.join('image', 'sudoku.jpg') src = cv2.imread(path) dx = cv2.Sobel(src, -1, 1, 0) dy = cv2.So..
OpenCV 2020. 7. 25. 22:54