1. 이미지 연산 전처리
=> 영상을 이진화하고(정보를 단순화) > 중요한 부분만 남기고 버린다.
영상을 이진화 한다는 건 0 아니면 1(255)로 표현한다는건데 검은색 또는 흰색으로 출력이 되는것을 말한다.
cv2.Threshold(src, 임계값, maxval(255), type(이진화 종류)) > 임계값, 결과영상 반환
cv2.THRESH_OTSU : 자동 이진화, 임계값을 스스로 계산한다. (임계값은 히스토그램 분석을 하면 배경과 객체로 다뒤는데 중간의 값을 추출해 임계값을 스스로 계산한다.)
threahold 작업을 모르면 안된다 그 이유는 opencv를 다룰때 필요 없는 부분이 없기 때문이다.
지역 이진화 : cv2.adaptiveThreshold(src, maxVal, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst)
>> dst(결과 영상) 어두운 부분과 밝은 부분에도 threshold 가 적용된다,.
2. 모폴로지 >> 전처리에 속한다. 모양을 정리하는 전처리
불필요한 부분을 잘라낸다. > 침식, 구멍을 매워주는 부분을 > 팽창이라고 한다.
cv2.erode(src, kernelm anchor, iterations, borderType, borderValue) >> dst
앵커의 커널 사이즈는 기본값으로 3x3이다.
모폴로지 커널 생성
cv2.getStructuringElement(shape ... )
'workSpace > PYTHON' 카테고리의 다른 글
What is Pytorch (0) | 2021.05.27 |
---|---|
OD Tech Tree for knowledge (0) | 2021.04.26 |
[openCV] opencv를 활용한 머신러닝 (0) | 2021.02.19 |
[openCV] 특징점 검출과 매칭 (0) | 2021.02.17 |
[openCV] 영상 분할 및 객체 (0) | 2021.02.17 |