Image Moment는 대상을 구분할 수 있는 특징을 의미합니다.. 특징으로는 Area, Perimeter, 중심점 등이 있습니다. Image Moments는 대상을 구분한 후, 다른 대상과 구분하기 위해 대상을 설명(describe)하는 자료로 사용됩니다. Contour면적은 moments의 m00 값이거나 cv2.contourArea() 함수로 구할 수 있다. Contour Perimeter Contour의 둘레 길이를 구할 수 있습니다. 사각형의 경우는 둘레길이의 합이 됩니다. 아래 함수의 2번째 argument가 true이면 폐곡선 도형을 만들어 둘레길이를 구하고, False이면 시작점과 끝점을 연결하지 않고 둘레 길이를 구합니다. >>> cv2.arcLength(cnt, True) 750.0 ..
Python
Image Contours Contours란 동일한 색 또는 동일한 강도를 가지고 있는 영역의 경계선을 연결한 선입니다. 주의! OpenCV에서 Contour 찾기는 검정색 배경에서 흰색 물체를 찾는 것. 정확도를 높히기 위해서 Binary Image를 사용합니다. threshold나 canny edge를 선처리로 수행합니다. cv2.findContours() 함수는 원본 이미지를 직접 수정하기 때문에, 원본 이미지를 보존 하려면 Copy해서 사용해야 합니다. OpenCV에서는 contours를 찾는 것은 검은색 배경에서 하얀색 대상을 찾는 것과 비슷합니다. 그래서 대상은 흰색, 배경은 검은색으로 해야 합니다. cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hi..
Image Filtering 고주파를 제거하면 Blur처리가 되며, 저주파를 제거하면 대상의 영역을 확인할 수 있습니다. Low-pass filter(LPF)와 High-pass filter(HPF)를 이용하여, LPF를 적용하면 노이즈제거나 blur처리를 할 수 있으며, HPF를 적용하면 경계선을 찾을 수 있습니다. OpenCV에서는 cv2.filter2D() 함수를 이용하여 이미지에 kernel(filter)를 적용하여 이미지를 Filtering할 수 있습니다. kernel은 행렬을 의미하는데 kernel의 크기가 크면 이미지 전체가 blur처리가 많이 됩니다. Filter가 적용되는 방법은 이미지의 각 pixel에 kernel을 적용합니다. 위 kernel을 예로들면 각 pixel에 5X5윈도우를 ..
