사용하지않는공간/openCV

[openCV] 이진화 작업

cv2.threshold(src, thresh, mexval, type[,dst]) - src : 읽을 이미지 파일 - thresh : 이진화 할 기준, 임계값(255/2) - maxval : 결과 이미지의 픽셀값 - type : cv2.THRESH_BINARY return 임계값, 이진화된 이미지 type에 OTSU알고리즘을 사용하면 좋다 # threshold는 return값이 2개 # 0을 준다는것은 otsu방법으로 자동으로 한다는 의미 th, src_bin = cv2.threshold(src_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) print(th) # otsu알고리즘으로 return된 임계값 확인 이때는 임계값을 0으로 줘 자동으로 한다는 의미를 둔다

[openCV] 동영상(캠) 다루기

videoCapture.py : 영상에서 한장을 캡쳐해서 화면에 보여줌 -> 사진찍기 import cv2 # videocapture객체를 생성 cap = cv2.VideoCapture(0) # 카메라로부터 이미지 한장 가져옴 ret,img_color = cap.read() # 캡처된 이미지를 화면에 보여줌 cv2.imshow("Color", img_color) # 아무키나 누르기 전까지 대기 cv2.waitKey(0) # 메모리해제 cap.release() cv2.destroyAllWindows() color_movie.py : 컬러 영상 찍기 import cv2 # videocapture객체를 생성 cap = cv2.VideoCapture(0) # 영상은 이미지의 반복이다 while True : # 카..

[openCV] openCV 기본과 이미지 다루기

openCV : 영상, 이미지 처리와 컴퓨터 비전을 위한 라이브러리 openCV는 RGB가 아닌 BGR을 사용한다. 이미지 읽기 : cv2.imread(file_name, flag) - file_name : 읽고자 하는 이미지 파일 - flag cv2.IMREAD_COLOR : 이미지를 color로 읽고 투명한 부분 무시 cv2.IMREAD_GRAYSCALE : 이미지를 Grayscale로 읽기 cv2.IMREAD_UNCHANGED : 이미지를 color로 읽고 투명한 부분도 읽기(Alpha) return : numpy 객체 이미지 색 변환 : cv2.cvtColor(image, flag) - image : 이미지 객체 - flag cv2.COLOR_BGR2GRAY : BGR색상을 gray로 변경 이미지..

[openCV] 템플릿 매칭

템플릿 매칭 템플릿 이미지와 일지하는 부분을 이미지에서 찾는 기법 템플릿 이미지를 찾기위해 SAD ( Sum of Absolute Differences )를 사용한다. 이미지의 모든 좌표에서 템플릿 이미지 크기의 영역에 있는 픽셀들과 템플릿 이미지의 픽셀과의 차이를 구해 절대값을 취한 후 모두 더한다. 이미지의 모든 위치에서 계산한 SAD중 가장 낮은 값을 찾으면 템플릿이미지와 일치하는 부분이된다.

[openCV] 라벨링

라벨링 영상을 이진화 하고 각 흰색 영역을 구분하기 위해 영역마다 정수를 부여하는것 라벨링을 하게 되면 한장의 이미지에 있는 흰색 영역들을 따로 다룰 수 있게 된다. 순서 영상 불러오기 그레이스케일 변환(edge검출에서 그레이스케일 영상을 요구함) 캐니 연산자를 사용해 edge 검출 -> cv2.canny 이미지 반전 (라벨링할 영역이 흰색이여야 하기 때문) -> cv2.bitwise_not 컨투어를 사용해 영역 강화 (다른 방법도 가능) -> cv2.findContours 라벨링 -> cv2.connectedComponentsWithStats