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🚗 Major Study (Bachelor)/🟪 Computer Vision10

컴퓨터 비전 | How to find Edge pixel, Sobel operation, Hough Transform Algorithm Edge Pixel 이라는 것은 픽셀의 Intensity Level이 이미지에서 급격하게 변하는 부분을 의미한다. 왼쪽 빨간색 박스를 예시로 보면 오른쪽 Intensity Level 그래프가 급격하게 변하는 부분의 픽셀이 Edge Pixel이라고 할 수 있다. 그렇다면 어떻게 Edge를 감지할 수 있을까? 첫 번째 편차 값이 Edge를 검출하는 데 사용이 된다. 만일 2차원 이미지라면 편차를 어떻게 사용해야 할까? X축과 Y축에 대한 편차를 나눠서 생각을 해야 할 것이다. gx가 매우 크고 gy가 매우 작은 경우라면 Edge pixel을 어떻게 결정할 수 있을까? 이때는 Magnitute를 구해야 한다. Magnitute가 큰 경우 해당 픽셀이 Edge일 경우의 확률이 높아지게 될 수 있지 않을까? (이.. 2022. 10. 5.

컴퓨터 비전 | Color Conversion, Split & merge function, White balancing Color space를 변경하기 위한 여러 방법이 존재한다. Input Image를 입력받게 되면 RGB Color로 받게 되는데, 사용자가 원하는 Space로 변경하는 함수를 사용하면 변경할 수 있다. cvtColor 함수를 사용할 때 첫 번째 파라미터는 Input Image이고 두 번째 파라미터는 Output matrix 이다. 세 번째 파라미터는 어떤 Space로 변경할 지 넣어주면 된다. 이 경우 BGR2YUV로 YUV에 해당하는 Space로 변경해주는 코드이다. split 함수를 사용하면 각 채널에 해당하는 Matrix로 변환할 수 있다. 첫 번째 파라미터가 Input Image로 들어오게 되고 만일 RGB 채널이라면 3 개의 채널이 필요하므로 두 번째 파라미터로 들어가게 되는 경우 Matrix.. 2022. 10. 5.

컴퓨터 비전 | Color Processing, Usage of HSI (Color Slicing, Color Conversion), White Balancing Intensity Transformation, Histrogram Equalization, Spatial Filtering은 Color 이미지에 적용시키는 것이 보편적이지는 않다. 대신 우리는 RGB 채널을 HSI와 YCbCr 변환을 하고 적용을 시켜야 한다. Hue 채널에서 원하는 색상의 범위를 찾는다. Saturation 채널에 있는 모든 픽셀의 값을 0으로 초기화한다. 다음과 같은 방법으로 원하는 색상을 얻어낼 수 있다. 만약 Color conversion을 하고 싶은 경우 Hue 채널에 접근하여 색상의 범위를 변경하면 적용할 수 있다. 우리의 눈은 흑백 사진의 경우 30~50 개의 차이점 만을 구분할 수 있다. 정보를 더 많이 보기 위해서는 Gray Scale의 이미지를 Color Scale로 변.. 2022. 10. 5.

컴퓨터 비전 | ROI, Average filter code, Sharpening code, Median Filter Code ROI란 Region Of Interest의 약자로 이미지 중 관심 있는 영역을 추출할 때 사용되는 용어이다. 사각형의 영역을 따기 위해서는 Rect 함수를 사용해서 이미지의 해당 영역에 대한 좌표를 정한다. 만들어진 rect 객체를 이미지 안의 파라미터로 넣게 되면 Return 값으로 해당 사각형 영역의 이미지의 Matrix가 나온다. Rect 의 x,y 좌표이므로 Column, Row 순으로 표시되는 것을 기억할 필요가 있다. (이상하게 맨날 기억못함) 두 Matrix를 합칠 때는 add 함수를 사용하면 각 픽셀의 값을 더해진 Matrix를 구할 수 있다. 그리고 이때 saturate 함수의 기능이 사용되는 데, 이 기능을 모르면 구글링으로 찾아보자. 이전 포스트에서도 언급을 했었다..! scaleA.. 2022. 10. 4.

컴퓨터 비전 | Histogram Equalization, 히스토그램은 이미지에서 Intensity Level이 나타내는 값을 그래프로 표현하는 것이다. 해당 그래프를 바탕으로 누적 히스토그램을 그려서 Mapping function을 그릴 수 있다. 각각의 요소를 전체 픽셀의 개수로 나눠서 계산할 수 있고 확률 함수로 표현할 수 있다. Intensity level이 16이라고 하면 0부터 15까지의 값을 가질 수 있고, Bin의 크기를 4라고 하면 0부터 15까지의 값을 4등분하여 해당 범위의 값을 가지는 픽셀의 수를 전체 픽셀의 수로 나눈 확률값으로 정리를 하면 된다. Contrast 란 물체가 구분되도록 밝기와 색상의 차이를 만들어주는 것을 의미한다. Hightest Contrast Image 일수록 Uniform Distribution과 비슷한 양상을 띈다.. 2022. 10. 4.

컴퓨터 비전 | Pixel access(at, ptr, data), Transformation implementation code 이번에는 픽셀에 접근을 어떻게 하는지 살펴볼 것이다. at 이라는 함수를 사용하게 된다. 이때 들어가게 되는 파라미터는 접근하기 원하는 픽셀의 좌표를 넣게 된다. Row와 Col의 순서로 들어가게 된다. 이미지를 읽고 at 함수를 사용해서 Row = 50 Col = 100에 있는 픽셀의 값을 value라는 변수로 넣게 된다. 만일 Color 이미지로 읽었다면 BGR 채널마다 접근을 해야 하기 때문에 Vec3b라는 함수를 사용해서 채널 별로 접근할 수 있다. 만일 포인터를 사용하면 해당 픽셀에 더 빨리 접근할 수 있다. at 함수 대신 ptr 함수를 사용해서 해당 픽셀의 주소를 알아내는 방식이다. 그리고 해당 주소의 배열 [ ] 을 사용하면 해당 좌표의 값을 알아낼 수 있다. ptr 함수 말고 data 함.. 2022. 10. 3.

컴퓨터 비전 | About matrix in CV, Pixel type, Deep copy function, VideoCapture Class, imshow the resulted image 컴퓨터 비전에서 입력받는 모든 데이터는 Matrix로 표현할 수 있다. 그렇기 때문에 Mat에 대해서 정확히 알 필요가 있다. Pixel의 타입으로는 위에 보이는 것보다 더 많지만 위 4가지를 살펴보자. CV_8U의 경우 8bit unsigned 라는 뜻으로 양수 범위에서 2^8의 데이터를 가지므로 0부터 255의 값을 가진다. CV_8S의 경우 8bit signed integer이므로 -128 부터 127에 해당하는 값을 가진다. 다음도 이와 같이 계산하면 적용할 수 있을 것이다. 위에서 설명한 것은 Integer의 값을 가지게 되는 U (Unsigned)와 S(Signed)이었다면 F도 존재한다. Floating point 숫자로도 표현할 수 있다. Matrix를 선언할 때 Width와 Height에.. 2022. 10. 3.

컴퓨터 비전 | Drawing rect, line, circle, polygon, text 다음은 직사각형을 그릴 수 있는 함수에 대한 정의와 파라미터의 의미에 대해서 알아보자. 첫 번째 img는 입력 이미지가 될 것이다. 해당 이미지에 이제 Rect를 그리게 될 것이라는 의미이다. 그리고 Point가 2번 파라미터로 들어가게 된다. 이때는 빨간색 그림에서 볼 수 있듯이 Left-Top 과 Right-Bottom에 대한 점의 좌표가 주어질 것이다. 세 번째 파라미터는 직사각형의 밝기 또는 색상의 값을 넣게 된다. 네 번째 파라미터는 Thinkness에 대한 것으로 직사각형의 테두리의 두께를 지정할 수 있다. 다섯 번째 파라미터는 LineType을 지정할 수 있다. 4 또는 8로 지정할 수 있는데 이 의미는 뒤에서 더 자세히 알아보는 것으로 하자. 마지막 여섯 번째 파라미터는 0으로 지정을 해야.. 2022. 10. 3.

컴퓨터 비전 | Spatial Filtering, Average Filtering, Gaussian Filtering, Sharpening Algorithm, Median Filtering Spatial filter의 경우 spatial mask, kerne, template 등으로 불리며 다음처럼 3x3 필터의 경우 각 연산의 Weight들의 합이 해당 픽셀의 좌표 (x,y)에 해당하는 값으로 변경하게 된다. 첫 번째로 Avergae filter의 경우 해당 픽셀을 둘러싸고 있는 이웃 픽셀들의 평균 값을 계산하는 방식이다. 종종 Low pass filter라고 불리며 모든 픽셀에 대해서, 해당 픽셀의 주변 픽셀의 Intensity Level의 평균 값에 의해 대체되는 방식으로 계산이 진행된다. 이것의 장점은 Random한 노이즈를 제거해주는 것이지만 단점은 이미지를 흐리게 만든다는 것이다. 노이즈가 제거됨과 동시에 이미지가 흐리게 처리된 것을 볼 수 있다. 가우시안 필터의 경우 가우시안 .. 2022. 10. 3.

컴퓨터 비전 | Intensity Transformation, Negative Transformation, Gamma Transformation Intensity level은 보통 2의 거듭제곱 형태로 표현되고는 한다. 보편적으로 L = 256 이 사용되며 이때는 2의 8제곱이므로 k 값이 8이 된다. k값이 높아질 수록 더 정확한 정보를 가지게 될 수 있다. 해상도라고 하는 것은 화면에 나타내는 픽셀의 개수를 의미하고 당연히 픽셀의 개수가 높을 수록 더 많은 정보를 담고 있기 때문에 해상도가 높은 사진이 더 선명하게 보이는 것이다. 이때 Intensity level의 개념과 결합하여 데이터가 어떻게 저장되는 지 기억할 필요가 있다. 만약 사진이 256 Intensity level을 가지고 있다면 해당 이미지는 8비트의 공간이 필요로 한다. 이 8비트는 하나의 픽셀에 대해 요구되는 저장공간이므로 전체 이미지를 저장하고 싶은 경우 전체 픽셀의 개수.. 2022. 10. 3.

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