[C++ 로 OpenCV 구현하기] (2) Basic Functions (cvtColor, GaussianBlur, Edge detection, dilate, erode)

<본 블로그는 Murtaza's Workshop 의 유튜브를 참고해서 공부하며 작성하였습니다 :-)>

=> LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision

 

🌀 RGB(Red, Green, Blue) 

색상을 표현하는 방법으로는 RGB(Red, Green, Blue)

: 빨강, 초록, 파랑 세 가지 색의 빛을 섞어서 원하는 색을 만듦

: 각 색상은 0~255 사이의 값으로 표시하고 값이 커질수록 해당 색상의 빛이 밝아지는 원리

: RGB = (255, 255, 255) 일 때는 흰색이고, RGB = (0, 0, 0) 일 때는 검은색

 

OpenCV는 그 반대의 순서인 BGR

RGBA는 RGB에 A(알파, alpha)가 추가된 색상 표기법

: A는 배경의 투명도

: A값이 255면 흰색, 0이면 검은색

 

🌀 Basic Functions

💧 cvtColor

cvtColor( input Array,  output Array, flag)

input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경

 

COLOR_BGR2GRAY: BGR 색상 이미지를 회색조 이미지로 변환
COLOR_GRAY2BGR: 회색조 이미지를 BGR 색상 이미지로 변환
COLOR_BGR2RGB: BGR 색상 이미지를 RGB 색상 이미지로 변환
COLOR_BGR2HSV: BGR 색상 이미지를 HSV 색상 이미지로 변환
COLOR_HSV2BGR: HSV 색상 이미지를 BGR 색상 이미지로 변환
COLOR_BGR2YUV: BGR 색상 이미지를 YUV 색상 이미지로 변환
COLOR_YUV2BGR: YUB 색상 이미지를 BGR 색상 이미지로 변환

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #1. Read Images Videos and Webcams
// 1) Importing Images
void main() {
	// Mat은 이미지를 담을 객체이다. 행렬 구성
	string path = "Resources/alpaca.jpg";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray;
	Mat imgBlur;

	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);

	imshow("img", img);
	imshow("Gray img", imgGray);

	waitKey(0);
}

 

💧 GaussianBlur

GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 

가우시안 블러는 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게 만든다

 

src : 입력할 이미지 변수

dst : 필터가 적용되어 저장될 이미지 변수

kernel_size : 가우시안 함수가 적용된 커널 마스크의 크기

  ○ sigma_x : X 방향 표준편차

  ○ sigma_y : Y 방향 표준편차, sigma_x 만 설정하면 자동으로 같은 값으로 적용됨

      ※ simga_x 와 sigma_y 값을 0으로 사용하면 커널 크기에서 자동으로 계산 됨

borderType : 이미지의 테두리 바깥쪽의 가상의 픽셀들을 어떻게 처리할 것인지 선택

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #1. Read Images Videos and Webcams
// 1) Importing Images
void main() {
	// Mat은 이미지를 담을 객체이다. 행렬 구성
	string path = "Resources/alpaca.jpg";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray;
	Mat imgBlur;

	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);

	imshow("img", img);
	imshow("Gray img", imgGray);
	imshow("Gray Blur", imgBlur);
	waitKey(0);
}

 

💧 Canny

영상인식에서 경계선 검출이 되어야 컴퓨터가 물체를 인식하고 처리

경계선 검출, 캐니 알고리즘 ( Edge_detection, Canny algorithm )

Canny( src, dst, threshold1, threshold2)

 

src : 입력할 이미지 변수 (grayscale 이미지를 입력해야함)

dst : 필터가 적용되어 저장될 이미지 변수

threshold1 : 낮은 경계 값 (0~255)

threshold2 : 높은 경계 값 (0~255)

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #1. Read Images Videos and Webcams
// 1) Importing Images
void main() {
	// Mat은 이미지를 담을 객체이다. 행렬 구성
	string path = "Resources/alpaca.jpg";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray;
	Mat imgBlur;
	Mat imgCanny;

	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 50, 150);

	imshow("img", img);
	imshow("Gray img", imgGray);
	imshow("Gray Blur", imgBlur);
	imshow("Canny", imgCanny);
	waitKey(0);
}

 

💧 Morphology 

1) 침식 (erode)

erode( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)

 

src : 입력할 이미지 변수 (grayscale 이미지를 입력해야함)

dst : 필터가 적용되어 저장될 이미지 변수

kernel : 침식연산을 할 mask 크기를 포함한 필터에 대한 정보(커널) 행렬

anchor : 커널이 적용될 때, 변경될 픽셀의 위치, 기본으로 Point(-1,-1), Point(-1,-1)은 중앙

iteration : 반복할 횟 수, 침식연산을 반복해서 적용. 너무 많이 반복하면 object가 다 없어져버릴 수 있음

borderType : 이미지 테두리 부분에서 경계 밖의 가상의 픽셀들을 처리할 방법 선택 (기본값은 mirror padding )

 

 

 

2) 팽창 (dilate)

dilate( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)

 

src : 입력할 이미지 변수 (grayscale 이미지를 입력해야함)

dst : 필터가 적용되어 저장될 이미지 변수

kernel : 팽창연산을 할 mask 크기를 포함한 필터에 대한 정보(커널) 행렬

anchor : 커널이 적용될 때, 변경될 픽셀의 위치, 기본으로 Point(-1,-1), Point(-1,-1)은 중앙

iteration : 반복할 횟 수, 침식연산을 반복해서 적용. 너무 많이 반복하면 object가 다 없어져버릴 수 있음

borderType : 이미지 테두리 부분에서 경계 밖의 가상의 픽셀들을 처리할 방법 선택 (기본값은 mirror padding )

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #1. Read Images Videos and Webcams
// 1) Importing Images
void main() {
	// Mat은 이미지를 담을 객체이다. 행렬 구성
	string path = "Resources/alpaca.jpg";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray;
	Mat imgBlur;
	Mat imgCanny;
	Mat imgDil;
	Mat imgErode;

	// cvtColor( input Array,  output Array, flag)
	// : input Array를 입력받아 flag 에 대한 옵션으로 이미지 색채널을 변경
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	// GaussianBlur( src, dst, kernel_size, sigma_x, sigma_y, borderType) 
	// : 중앙값에 가중치를 더 주고 주변은 더 흐리게
	GaussianBlur(img, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	// Canny( src, dst, threshold1, threshold2)
	// : 경계선 검출
	Canny(imgBlur, imgCanny, 50, 150);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
	// Morphology 
	// For Erosion : erode( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 늘리는 역할
	erode(imgCanny, imgErode, kernel, Point(-1, -1), 1);
	// For Dilation : dilate( src, dst, kernel, anchor, iteration, borderType, borderValue)
	// : 흰색 픽셀을 줄이는 역할
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel, Point(-1, -1), 1);

	imshow("img", img);
	imshow("Gray img", imgGray);
	imshow("Gray Blur", imgBlur);
	imshow("Canny", imgCanny);
	imshow("Dilation", imgDil);
	imshow("Erode", imgErode);

	waitKey(0);
}