[OpenCV-Python Tutorials] 18. Contours(윤곽선) 시작하기 목표 Contours(윤곽선)이 무엇인지에 대한 이해 등고선 찾기, 등고선 그리기 함수: cv2.findContours(), cv2.drawContours() contours(윤곽)이란? 윤곽선은 동일한 색상 또는 강도를 갖는 모든 연속 점 (경계를 따라)을 결
[OpenCV-Python Tutorials] 17. 이미지 피라미드 목표 이미지 피라미드에 대해 알아보겠습니다. Image 피라미드를 사용하여 새로운 이미지를 만들어볼게요 함수: cv2.pyrUp(), cv2.pyrDown() 이론 일반적으로 우리는 일정한 크기의 이미지로 작업했습니다. 그러나 어떤 경우에는 같은 이미지의 다른 해상도의 이미지로
[OpenCV-Python Tutorials] 16. Canny Edge Detection 목표 Canny edge detection의 개념 OpenCV 함수 : cv2.Canny() 이론 Canny Edge Detection은 널리 사용 되는 가장자리 감지 알고리즘입니다. 이것은 1986 년 John F. Canny가 개발했습니다. 이것은 다중
[OpenCV-Python Tutorials] 15. 이미지 Gradients 목표 Image gradients, edges 찾기 cv2.Sobel(), cv2.Scharr(), cv2.Laplacian() 이론 OpenCV는 Sobel, Scharr 및 Laplacian의 세 가지 유형의 그래디언트 필터 또는 하이 패스 필터를 제공합니다. 이것들
[OpenCV-Python Tutorials] 14. 형태론적 변환 목표 이 장에서는 Erosion, Dilation, Opening, Closing과 같은 다른 형태학적인 작동을 배울 것입니다. cv2.erode(), cv2.dilate(), cv2.morphologyEx() 등과 같은 다른 함수를 보게 될 것입니다. 이론 형태학적 변형은 이미지
[OpenCV-Python Tutorials] 13. 이미지 Smoothing 목표 배울 내용 다양한 저역 통과 필터로 이미지를 흐리게 처리. 이미지에 맞춤 필터 적용 (2D convolution) 2D Convolution (이미지 필터링) 1차원 신호의 경우 이미지는 다양한 저역 통과 필터 (LPF), 고역 통과 필터 (HPF) 등으로 필터링
[OpenCV-Python Tutorials] 12. 이미지의 기하학적 변환 목표 translation, 회전, affine 변환 등과 같은 이미지에 다른 기하학적 변환을 적용하는 방법을 배웁니다. 다음 함수를 볼 수 있습니다 : cv2.getPerspectiveTransform 변환 OpenCV는 모든 종류의 변형을 가질 수 있는 두 가지 변환
[OpenCV-Python Tutorials] 11. 이미지 임계값 목표 이 튜토리얼에서는 Simple thresholding, Adaptive thresholding, Otsu의 thresholding 등을 배웁니다. cv2.threshold, cv2.adaptiveThreshold 등의 함수를 배웁니다. 단순 임계값 여기서 문제는 간단합니다.
[OpenCV-Python Tutorials] 10. 색상 공간 변경하기 목표 이 튜토리얼에서는 BGR $$\leftrightarrow$$ Gray, BGR $$\leftrightarrow$$ HSV 등과 같이 한 색상 공간에서 다른 색상 공간으로 이미지를 변환하는 방법을 배웁니다. 그 외에도 비디오에서 채색 된 객체를 추출하는 응용 프로그램을 만듭니
[OpenCV-Python Tutorials] 09 성능 측정 및 개선 기법 목표 이미지 처리에서는 초당 많은 작업을 처리하기 때문에 코드가 올바른 솔루션을 제공 할 뿐만 아니라 가장 빠른 방식으로 제공되어야 합니다. 따라서 이 장에서는 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다. 코드의 성능을 측정합니다. 코드의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 팁. cv