[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..
2023. 3. 29.
[openCV] 이미지 위에 선, 사각형, 원 그리기
이미지에서 무언가 검출하고 표시할 때 가장 많이 사용하는 line, rectangle, circle 세 가지 간단 정리. cv2.line(이미지, (시작좌표), (끝 좌표), 컬러, 두께) cv2.rectangle(이미지, (좌상단 좌표), (우하단 좌표), 컬러, 두께) cv2.circle(이미지, (중심 좌표), 반지름, 컬러, 두께) import numpy as np import cv2 black_canvas = np.zeros((500,500,3)) R, G, B = (0,0,255), (0,255,0), (255,0,0) cv2.line(black_canvas, (10,100),(500,300), R, thickness=10) cv2.rectangle(black_canvas, (10, 10), ..
2022. 10. 31.
[python] OpenCV, PIL, Numpy, PyTorch 타입 분석, 타입 변환 정리
# PIL RGB 타입으로 이미지 읽음 torchvision.transforms 모듈에서 지원하는 데이터 타입이 PIL의 Image array 이므로 pytorch 프레임워크 사용시 PIL 로 이미지를 로딩하는 방식을 많이 사용 numpy array 인덱싱 불가능 → 상황에 따라 numpy array로 바꾸기 위한 작업 필요 사이즈 확인시 .size() 메서드로 확인 가능한데, (W,H)로 출력됨. 하지만, numpy array 로 변환시 (H,W,C)로 나오니까 주의. 즉, .size()로 확인 시에만 (W,H)로 나오는 것. from PIL import Image image = Image.open("image.jpg").convert('RGB') image.show() image.save("saved..
2022. 7. 21.
