[computer-vision] 이미지 연산

 

이미지 덧셈

• 일괄적으로 모든 픽셀에 100을 더하기 (결과가 255보다 크면 255)

cv.add(image, 100)

• 덧셈의 결과 보기(이하의 코드에서도 결과를 보려면 show()를 추가)

show(cv.add(image, 100))

• 두 개의 이미지 더하기

chair = cv.imread('chair.webp')
explosion = cv.imread('explosion.webp')
cv.add(chair, explosion)

• 가중치를 곱하여 더하기(2:8로 더하고 일괄적으로 10 더함)

cv.addWeighted(chair, 0.2, explosion, 0.8, 10)

 

이미지 뺄셈

• 일괄적으로 모든 픽셀에 100을 빼기(결과가 0보다 작으면 0)

cv.subtract(image, 100)

• 두 개의 이미지 빼기

black_circle = cv.imread('black_circle.png')
cv.subtract(chair, black_circle)

• 두 개의 이미지 차이의 절대값(순서에 영향 X)

cv.absdiff(chair, explosion)
cv.absdiff(explosion, chair)

 

이미지 곱셈과 나눗셈

• 곱셈

cv.multiply(image, 3.0) # 3.0을 곱하면 모든 픽셀의 밝기가 3배 밝아짐

• 나눗셈

cv.divide(image, 3.0) # 3.0으로 나누면 모든 픽셀의 밝기가 1/3으로 어두워짐

• 색 반전

255 - image

 

컬러 스페이스

• 색을 표현하는 방법
• RGB: 빛의 삼원색인 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)을 사용
  • 과거에는 BGR이 널리 쓰이다, 현재는 RGB로 주류가 바뀜
  • OpenCV는 BGR이 주로 쓰이던 시절에 개발되어 BGR이 기본
• HSV:
  • 색상(Hue): 빨강, 파랑, 노랑 등
  • 채도(Saturation): 진하다, 흐리다
  • 명도(Value): 밝다, 어둡다
• Gray: 흑백

 

컬러 스페이스 바꾸기

• BGR에서 흑백으로

gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

• 흑백 이미지는 PIL 형식으로 바꿀 때 show 대신 Image.fromarray만으로도 됨 (채널이 1개 뿐임)
• show(gray)도 됨

Image.fromarray(gray)

• 흑백에서 BGR로(눈에 보이는 색은 바뀌지 않음)

cv.cvtColor(gray, cv.COLOR_GRAY2BGR)

• BGR에서 HSV로

hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)

 

채널 분리

• BGR 채널을 분리

b, g, r = cv.split(image)

• B 채널만 보기(흑백으로 보임)

Image.fromarray(b)

• GR 채널을 0으로 채우면 파란색으로 볼 수 있음

z = np.zeros_like(b) # b와 같은 모양의 0으로 가득찬 배열
show(cv.merge((b, z, z))) # 초록과 빨강은 0으로 채워서 합침