이것도 알아야 하네?

OpenCV 예제 따라하기 시리즈> 0. 이미지 읽고 쓰기> 1. 이미지 합성> 2. 흑백 이미지로 변환> 3. 이미지 사이즈 변경  OpenCV에서는 다양한 이미지 필터링 기법을 제공하며, 노이즈 제거 🧹 또는 선명도 강화 🔍 등의 작업에 효과적으로 사용됩니다. 아래는 가장 많이 쓰이는 필터들의 설명입니다.1. 평균 블러 (Box Blur) 📦cv2.blur() 함수를 이용해 주변 픽셀들의 평균값으로 대체하는 방식입니다. 가장 단순한 블러링 기법으로, 이미지 전체를 부드럽게 만들어줍니다.cv2.blur(src, ksize)src (Required): 필터링할 원본 이미지ksize (Required): 커널의 크기 (예: (5,5))2. 가우시안 블러 (Gaussian Blur) 🌫cv2.Gaus..

이미지 크기 조정(Resizing)은 컴퓨터 비전에서 매우 중요한 작업입니다. 여러 상황에서 이미지를 원하는 크기로 변환해야 할 때가 많습니다. 예를 들어, 웹페이지에 적합한 크기로 이미지를 조정하거나, 머신러닝 모델에 입력하기 위해 동일한 크기로 이미지를 조정해야 할 때가 있습니다. OpenCV에서는 cv2.resize() 함수를 사용하여 간단히 이미지를 크기 조정할 수 있습니다. 이 글에서는 이미지 크기 조정의 기본 개념부터 여러 가지 방법에 대해 알아보겠습니다. 🚀1. 이미지 크기 조정의 기본 🖼️이미지 크기 조정은 간단히 말해 이미지를 주어진 크기(너비와 높이)로 변환하는 과정입니다. OpenCV에서는 이 작업을 cv2.resize()라는 함수로 할 수 있습니다. 이 함수는 기본적으로 두 가지..

지난 시간에는 이미지를 읽고, 보고, 저장하는 방법을 배웠습니다. 해당 예제를 확인하고 싶다면 ⬇⬇⬇⬇⬇⬇ OpenCV 예제 따라하기 시리즈 > 0. 이미지 읽고 쓰기 > 1. 이미지 합성 Goal 이번 시간에는 OpenCV 모듈을 이용하여, 컬러이미지를 흑백이미지로 변경하는 방법을 배웁니다. 1. Grayscale로 변환 cv2.cvtColor()함수와 cv2.COLOR_RGB2GRAY코드 값을 이용하여 이미지를 흑백 이미지로 전환할 수 있습니다. 컬러 이미지는 RGB가 각 0~255의 값을 가지므로 3개의 channel을 가지고, 흑백이미지는 0~255의 값의 크기만 가지므로 1개의 channel을 가진다. cv2.cvtColor(imageObject, ConvertCode) Returns 변환된 i..

지난 시간까지 이미지를 읽고, 보고, 저장하는 방법을 배웠습니다. 해당 예제를 확인하고 싶다면 ⬇⬇⬇⬇⬇⬇ OpenCV 예제 따라하기 시리즈 > 0. 이미지 읽고 쓰기 Goal 이번 시간에는 OpenCV 모듈을 이용하여, 두 이미지를 합성하는 방법을 배웁니다. 1. 이미지 합성 cv2.add() 함수를 이용하여 이미지 파일를 합성합니다. 중요한 점은 이미지 픽셀은 0~255 사이의 값을 가지는 특성에 따라, 두 이미지 픽셀 값을 덧셈 연산 후 255 값을 넘는 값에 대해서 모두 255 값을 가지게 합니다. 그러므로 두 numpy.ndarray 타입의 객체 행렬을 단순히 덧셈 연산한 것과는 결과가 달라집니다. 만약, numpy.ndarray타입 연산을 가지고 동일한 결과를 가지게 하고 싶다면, 이미지 객체..

Goal 이번 시간에는 OpenCV 모듈을 이용하여, 이미지 파일을 읽고, 보고, 저장하는 방법을 배웁니다. 1. 이미지 읽기 cv2.imread() 함수를 이용하여 이미지 파일을 읽습니다. cv2.imread(fileName, flag) Returns image객체 행렬을 numpy.ndarray 타입으로 반환합니다. Parameters fileName (Required): 읽을 이미지 파일의 경로이며, 절대/상대경로가 가능합니다. flag (Optional): 읽는 방식으로 정의된 flag 이름 혹은 숫자를 사용할 수 있습니다. cv2.IMREAD_COLOR/1 : Default 값이며, 파일을 Color 이미지로 읽어 R,G,B 3개의 채널을 가진 image 객체 행렬을 반환합니다. cv2.IMRE..