마리사라의 본진

파이썬 openCV 12번째 강의는 엠보싱 기법(embossing)입니다. 이번 강의도 중첩 for문을 사용하는 방식과, 내장 함수를 사용해서 시간을 단축시키는 방법이 있습니다. 이번 강의부터는 최대한 중첩 for문을 지양하고, 내장 함수를 사용하는 방식으로 강의하도록 하겠습니다. 0. 엠보싱? 위키백과상의 엠보싱은 "엠보싱 (embossing) 은 직물, 종이, 금속 등의 표면에 돋을새김으로 무늬를 찍어내는 가공 방법." 으로 설명하고 있습니다. 사전적 정의로 파고들기에는 말이 어려우므로 예시로 설명하겠습니다. 엠보싱은 이처럼 무언가에 입체감이 느껴지게 만드는 방식입니다. 엠보싱은 위 사진처럼 주변에 비해 튀어나오게 하는 방식과(엠보싱), 주변에 비해 들어가게 하는 방식(디보싱)이 있습니다. 대부분의 ..

파이썬 openCV 11번째 강의는 비트 연산 (bitwise operation)입니다. 기본적으로 비트 연산은 openCV에서 자체적으로 지원하는 연산이기도 하고, 원리도 그렇게 어렵지 않으니 자체 지원 함수를 사용하여 빠르게 넘어가겠습니다. 0. 비트 연산 (bitwise operation)? 1비트는 0과 1로 이루어진 디지털 세계에서의 최소 단위입니다. 하지만 기본적인 영상은 R, G, B로 이루어진 0부터 255 사이의 값을 가진 3차원 행렬입니다. 그레이 스케일을 예시로 들어도 0부터 255를 가진 1차원 행렬입니다. 즉 비트와는 크게 상관이 없다는 이야기입니다. 하지만 우리는 이전에 영상을 이진법처럼 분류하는 방법을 배운 적이 있습니다. 2020/11/14 - [파이썬/openCV] - 파이..

파이썬 openCV 10번째 강의는 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)입니다. 이번 강의에서는 가우시안 노이즈를 생성하는 방법과, 이미지 평균 연산을 통한 가우시안 노이즈 제거 방법을 동시에 알려드리겠습니다. 0. 가우시안 노이즈? 우선 가우시안 노이즈가 무엇인지 알려드리겠습니다. 이런 식으로 사진이 지지직 거리는 느낌의 이미지를 보신 적이 있으실 겁니다. 이런 잡음을 가우시안 노이즈라고 합니다. 이름이 가우시안 노이즈인 이유는, 이름처럼 가우스 함수에 따른 분포(가우시안 분포)를 따르고 있기 때문에 가우시안 노이즈라고 이름 붙여졌습니다. 가우시안 분포는 위의 공식으로 나타냅니다. 하지만 우리는 이런 공식 따위 알 필요는 없고, 그저 저런 공식에 따르는 잡음이라고만 생각하셔도 좋을 것 같습니다...

파이썬 openCV 9번째 강의는 산술 연산입니다. 산술 연산은 매우 쉬운편에 속하니 빠르게 진행하겠습니다. 0. 산술 연산? 산술연산은 총 3가지 종류가 있습니다. 일반적인 덧셈 연산, 가중치를 줘서 연산하는 알파 연산, 일반적인 뺄셈 연산이 있습니다. 여기서 눈치 채신 분들도 있으시겠지만, 산술 연산은 그저 더하기 빼기 입니다. 이미지를 곱하거나 나눌수는 없으니 더하기 빼기로 이미지를 조작하는걸 말하는겁니다. 1. openCV에서의 산술 연산 산술연산은 그저 더하기 빼기이니 빠르게 코드 설명부터 들어가겠습니다. 그리고 이번 강의에서는 두개의 이미지 크기가 같다는 전제 하에 가능한 코드입니다. 두 이미지 크기가 다르다면, 조금 더 작업이 필요합니다. img1 = cv2.imread('lenna.png'..

파이썬 openCV 8번째 강의는 히스토그램 명세화입니다. 히스토그램 명세화는 히스토그램 평활화와 같이 명암대비를 개선시키는 기법 중 하나입니다. 하지만 명세화는 평활화와는 완전히 다른 방법으로 명암대비를 개선시키며, 이는 평활화 때보다 더 긴 코드가 필요합니다. 0. 히스토그램 명세화? 히스토그램 명세화는 사실 명암대비를 개선시키는 방법이라기보다는 영상의 히스토그램을 사용자가 원하는 모양으로 바꿀 때 쓰는 기법입니다. 하지만 명암대비가 이상한 영상을 만들려고 하는 사람은 잘 없겠죠? 그래서 히스토그램이 한쪽으로 치우친 영상을 사용자가 원하는 모양대로 만들어준다면 명암대비가 개선되기에 명암대비를 개선시키는 기법이라 할 수 있습니다. 히스토그램 명세화의 기본 원리를 간단하게 설명하면 다음과 같습니다. 1...