Charlezz

이미지는 픽셀들의 집합이며, 하나의 픽셀은 색상에 따라 n바이트로 표현되곤한다. 회색조 이미지의 경우 보통 한 픽셀이 0~255값을 가지는데 값의 경우의수가 256가지인셈이다. 그러면 2^8 = 256 이므로 8bit(1byte)의 메모리가 필요하다. 예) 10101000 두 이미지의 같은 좌표에 있는 픽셀들에 비트 연산을 수행할 수 있다. 비트 연산을 통해 특정 영역을 도려내거나 합성하고, 이미지를 반전시킬 더보기…

히스토그램 히스토그램은 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. OpenCV에서는 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것을 말한다. OpenCV에서는 calcHist() 함수를 통해 히스토그램을 구할 수 있다. 예제코드를 살펴보자. val images = listOf(src) val channels = MatOfInt(0) //grayscale은 채널이 하나이므로 0 val mask:Mat = … // 마스크 val hist = Mat() // 히스토그램 더보기…

차이 연산 dst( x, y ) = |src1( x, y ) − src2( x, y )| 두 영상의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값에 대해 뺄샘 연산을 수행한 결과의 절대값을 결과 이미지의 픽셀값으로 설정한다. 절대값을 적용하므로 뺄셈 연산과 달리 입력 이미지의 순서에 영향을 받지 않는다. 예제코드를 살펴보자. val src1:Mat = … 더보기…

가중치 합(Weighted sum) dst( x, y ) = saturate(α * src1( x, y ) + β * src2( x, y )) 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀에 대해 가중치를 적용한 값을 계산하여 결과 이미지의 픽셀 값을 설정한다. 일반적으로 α+β = 1 이 되도록 설정하여 결과 영상의 평균적인 밝기를 유지한다. 예제코드를 더보기…

뺄셈 연산 dst( x, y ) = saturate(src1( x, y ) − src2( x, y )) 뺄셈 연산은 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값을 뺀 결과를 픽셀 값으로 설정하는 연산을 말한다. 뺄셈 결과가 픽셀의 표현범위 보다 작으면 특정 픽셀 값으로 설정한다. 예를 들면 픽셀이 0~255으로 표현되는데 두 픽셀의 값을 더보기…

덧셈 연산 dst( x, y ) = saturate(src1( x, y ) + src2( x, y )) 덧셈 연산은 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값을 더해 결과 영상의 픽셀 값으로 설정하는 연산을 말한다. 덧셈결과가 픽셀의 표현범위 보다 크면 특정 픽셀 값으로 설정한다. 예를 들면 픽셀이 0~255으로 표현되는데 두 픽셀의 값을 더보기…

이미지 밝기 조절하기 아래 이미지와 같이 원본이미지의 밝기를 조절하는 방법에 대해서 알아본다. 픽셀 처리하기 이미지를 밝게 하거나 어둡게 하기 위해서는 각 픽셀에 대한 특정 연산을 해줘야한다. 이미지는 여러 픽셀들로 구성되며 픽셀의 총 갯수는 다음과 같이 구할 수 있다. 이미지의 가로 길이 * 이미지의 세로 길이 = 총 픽셀 갯수 일반적인 더보기…