[OpenCV] Morphological Operations 모폴로지 연산 | 객체의 내부 채우기 | 객체의 경계 부드럽게 | 객체의 크기 줄이기 | 객체 연결하기 | 경계 강조하기

Morphological Operations (모폴로지 연산)

 

모폴로지 연산은 이미지 내 객체의 형태, 크기, 구조 등을 분석하거나 변형하는 데 사용되는 기술이다. 주로 바이너리 이미지(흑백 이미지)에서 사용되며, 객체의 형태를 분석하여 이미지 내의 구멍을 채우거나, 객체의 크기를 조절하거나, 객체 간의 거리를 조절하는 등의 작업을 수행할 수 있다.

 

이러한 모폴로지 연산은 기본적으로 구조 요소(structuring element)를 사용하여 수행되는데 구조 요소는 이미지 내에서 객체의 형태를 결정하는 기준이 된다. 일반적으로 구조 요소는 사각형, 원, 십자가 등의 형태를 가지며, 모양과 크기는 작업에 따라 다르게 선택된다.

 

모폴로지 연산에는 다양한 종류가 있지만, 대표적으로 팽창(dilation), 침식(erosion), 열기(opening), 닫기(closing) 등이 있다. 기본적으로 객체를 확장시키는 dilation 연산과 객체를 축소시키는 erosion 연산의 여러 조합을 통해 다양한 연산을 수행한다.

 

 

OpenCV 모폴로지 연산

OpenCV에서는 팽창(dilation), 침식(erosion), 열기(opening), 닫기(closing), 그라디언트(gradient) 등의 다양한 모폴로지 연산 함수를 제공한다.

 

1. 팽창(dilation)
   1. kernel을 이미지 상의 모든 픽셀에 적용하여 객체를 확장
   2. 객체 내부의 작은 구멍을 채우는 데에 유용
   3. 예시) 혈관 이미지에서 혈관 내부를 채우는 데 사용
2. 침식 (erosion)
   1. kernel을 이미지 상의 모든 픽셀에 적용하여 객체를 축소
   2. 객체의 크기를 줄이거나 경계를 부드럽게 만드는 데에 유용
   3. 예시) 길쭉한 객체의 끝 부분을 부드럽게 만드는 데 사용
3. 열기 (opening)
   1. erosion 연산을 수행한 후에 dilation 연산을 수행
   2. 이는 객체 내부의 작은 구멍을 채우는 데에 유용
   3. 예시) 바닥에 물체가 있는 이미지에서 물체의 크기를 줄이고 작은 구멍을 채우는 데 사용
4. 닫기 (closing)
   1. dilation 연산을 수행한 후에 erosion 연산을 수행
   2. 객체를 연결하거나 크기를 늘리는 데에 유용
   3. 예시) 여러 개의 물체가 붙어있는 이미지에서 물체를 연결하고 크기를 늘리는 데 사용
5. 그라디언트 (gradient)
   1. dilation 연산 결과와 침식 연산 결과의 차이를 구해서 객체의 경계를 강조
6. 탑햇 (top hat)
   1. opening 연산 결과와 원본 이미지의 차이를 구해서 객체의 경계를 강조
7. 블랙햇 (black hat)
   1. closing 연산 결과와 원본 이미지의 차이를 구해서 객체의 경계를 강조

 

 

모폴로지 연산 예시

 

• dilation & erosion : iteration 으로 팽창/침식 의 정도 조절
• opening & closing & gradient : kernel 사이즈로 조절

import cv2

image = cv2.imread('sampl.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

eroded = cv2.erode(gray_image, None, iterations = 1)
dilated = cv2.dilate(gray_image, None, iterations = 1)

kernel_size = (3, 3)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)

opening = cv2.morphologyEx(gray_image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing = cv2.morphologyEx(gray_image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
gradient = cv2.morphologyEx(gray_image, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)​

 

팽창(dilation) & 침식(erosion)

 

 

 

열기(opening) & 닫기(closing)

 

그라디언트 (gradient)

이미지 출처 : https://pyimagesearch.com/2021/04/28/opencv-morphological-operations/

 

 

다양한 예시

• 이미지에서 노이즈를 제거하거나 텍스트를 선명하게 전처리하는 등의 작업에 사용
• 의료 영상에서 혈관 분리, 종양 검출, 뼈 구분 등에도 사용