OpenCV9 opencv c++ Hough 확률적 라인 변환 높은 수준의 정확도를 유지하면서 알고리즘의 계산 비용을 줄이도록 설계된 허프 라인 변환의 변형이다. 이미지에서 점을 무작위로 샘플링하고 이 점을 사용하여 Hough 공간의 선에 투표하는 방식으로 작동한다. 이렇게 하면 처리해야 하는 포인트 수가 줄어들어 라인 감지 프로세스가 더 빨라질수 있다. 확률적 허프 라인 변환은 이미지에서 점의 샘플만 가져오기 때문에 기존 허프 라인 변환보다 빠르지만 이미지의 일부 라인이 누락될 수 있기 때문에 클래식 허프 라인 변환만큼 정확하지 않을 수 있다. 적용하는 함수는 다음과 같다. HoughLinesP(src, lines, rho, theta, threshold, minlineLength, maxLineGap) src – 8비트, 단일 채널 이진 입력이미지 lines.. 2023. 1. 17. opencv c++ Hough 라인 변환 Hought 라인 변환은 이미지에서 직선을 감지하는 데 사용되는 이미지 처리 기술이다 이미지를 Hough 공간 표현으로 변환한다. 이미지의 각 지점은 Hough 공간에서 정현 곡선으로 표시된다. 정현곡선 3각 함수의 정현 (sine)과 각도와의 관계를 나타내는 파형(波形)의 곡선을 가리킨다. Hough 공간에서 이러한 곡선의 교차점은 이미지의 직선 위치에 해당한다 허프 라인 변환은 기존의 에지 감지 방법이 실패할 수 있는 노이즈가 있거나 복잡한 이미지에서 라인을 감지하는 데 특히 유용하다 Hough 라인 변환은 두 단계로 작동한다. 에지 감지: 이미지는 먼저 Canny 에지 감지와 같은 에지 감지 기술을 사용하여 이진 이미지로 변환된다. 이렇게 하면 원본 이미지의 가장자리에 해당하는 픽셀이 1로 설정되고.. 2023. 1. 17. opencv c++ 블러링필터 적용하기 - 중앙값, 양방향 필터 중앙값 필터 중앙값 필터는 이미지의 노이즈를 줄이는 데 사용되는 비선형 이미지 처리 기술이다. 주변 픽셀 값들을 정렬하여 그 중앙값으로 픽셀값을 대체 한다. 노이즈를 효과적으로 줄이면서 이미지의 가장자리를 보존하는 데 중앙값 필터가 더 효과적이다. 잡티 제거에 효과적이다. 적용하는 함수는 다음과 같다 medianBlur(src, dst, ksize); src – 입력 1, 3 또는 4채널 이미지; ksize가 3 또는 5일 때 이미지 깊이는 CV_8U, CV_16U 또는 CV_32F여야 하며 더 큰 조리개 크기의 경우 CV_8U만 가능 dst – src와 동일한 크기 및 유형의 출력 이미지. ksize - 조리개 선형 크기; 홀수여야 하고 1보다 커야 함 소스코드 #include #include #inc.. 2023. 1. 16. opencv c++ 블러링필터 적용하기 - 평균화, 가우시안 필터 블러링필터 이미지의 노이즈나 디테일을 줄이는 데 사용되는 이미지 처리 기술로, 결과적으로 이미지가 매끄럽거나 흐려진다. OpenCV에서 사용할 수 있는 블러링 필터는 다음과 같다. 평균화 필터: 정사각형 커널을 사용하여 창에 있는 픽셀의 평균값을 계산하고 중앙 픽셀을 계산된 평균값으로 바꾼다 가우시안 필터: 가우시안 커널(종 모양 곡선)을 사용하여 창에 있는 픽셀의 가중 평균을 계산하고 중앙 픽셀을 계산된 평균값으로 바꾼다 중앙값 필터: 필터는 중앙 픽셀을 창에 있는 픽셀의 중앙값으로 바꾼다 양방향 필터: 필터는 가우시안 필터와 유사하지만 중앙 픽셀과 주변 픽셀 간의 픽셀 강도 차이도 고려하므로 이미지의 가장자리를 보존하는 데 유용할 수 있다. 평균화 필터 각 픽셀의 값을 주변 픽셀의 평균값으로 대체하여.. 2023. 1. 13. 이전 1 2 3 다음
