[DIP] Image 다루기: 기본편 3;OpenCV 사용하기 (Summary)

1. Basic Operations

image pixel 값에 접근하기: 개별접근과 slicing (NumPy의 FancyIndexing이나 mask를 이용한 방식에 대한 이해도 중요함)

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Basic Operations on Images 목표 pixel의 intensity 또는 color vector의 값을 읽거나 수정하기. image의 property들을 확인하기 ROI 설정하기. image를 여러 축으로 나누거나 합치기. OpenCV의 Python Binding에서 기본 데이

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다음은 NumPy 외에 ndarray에 해당하는 Tensor의 요소를 indexing하는 방법을 다루는 글임 (시간있다면 같이 익혀두길 권함)

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[DL] Tensor: Indexing <Simple, Slicing, Fancy, Boolean Mask>

numpy나 pytorch, tensorflow의 텐서들도파이썬의 list 또는 tubple 에서의 indexing과 slicing이 거의 그대로 사용됨.2023.07.12 - [Python] - [Python] list (sequence type) : summary [Python] list (sequence type) : summarylist는 ordered

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image attributes 접근하기

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2. ROI Processing

callback을 이용한 구현.

[DIP] opencv : Region of Interest (ROI) :

cv2.selectROI가 아닌 이벤트 핸들러(MouseCallback)를 이용한 구현임. x button (or close button)을 지원하기 위한 구현을 추가한 것이며, 여러 윈도우를 띄우는 경우엔 메인 윈도우가 닫히는 경우, 다른 윈도

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cv2.selectROI 를 이용한 구현.

[DIP] opencv : Region of Interest (ROI) : cv2.selectROI

cv2에서 사각형의 ROI를 선택하는 가장 쉬운 방법. ret_val = cv2.selectROI([window_name], img [, showCrossHair=True, fromCenter=False] window_name : ROI 선택을 수행할 window이름. str img : 보여질 이미지. showCrossHair : ROI 중

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3. Splitting and Merging

Image Channels

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이미지 합치기, 나누기

NumPy 배열 병합 : 영상 붙이기

1. numpy.vstack numpy.vstack(tup) : Stack arrays in sequence vertically (rowwise) axis 0로 ndarray들을 붙임 2d image라면 위아래로 붙여지게 됨. Simple example import numpy as np a = np.ones((4,3)) b = np.zeros((4,3)) np.vstack( (a,b) ) Image

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2021.09.11 - [Programming/DIP] - NumPy 배열 나누기: 영상 자르기

NumPy 배열 나누기: 영상 자르기

1. numpy.vsplit numpy.vsplit(array, indices_or_sections) : Split an array into multiple sub-arrays vertically (row-wise) axis 0 (행)로 array를 잘라 나눔. array가 image라면 수직으로 잘려진다. Simple example import numpy as np a = np.arange

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4. Image Padding

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OpenCV에서 Padding image를 특정 사이즈로 padding해야할 경우에는 cv2.copyMakeBorder() 함수를 사용하면 된다. ret = cv2.copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, padding_type, value) src : input image top : 위로 padding할 pixel

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5. 사칙연산

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Arithmetic Operations on Images Goal Image에 적용가능한 다음의 연산들을 소개함. addition, subtraction, bitwise operations etc. NumPy와 OpenCV의 차이점을 확인할 것. Image Addition 두 이미지를 더하는 방법 OpenCV의 cv2.add

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위의 내용을 위해선 seaborn 라이브러리가 필요함.

6. Scaling (Zooming and Shrinking) and Interpolation

2024.09.22 - [Programming/DIP] - [DIP] Interpolation (on Image)

[DIP] Interpolation (on Image)

Interpolation (on Image)measure 되지 못한 or 모르는 pixel(or sample)의 값을 주변의 pixel(or sample)들을 이용하여 구하는 과정.Given ($x_0$, $y_0$ ), ( $x_1$ , $y_1$), $\cdots$ ($x_n$, $y_n$), find the value of $y$ at a value of $x$

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7. Alpha Blending

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Image Blending (or $\alpha$ Blending) 이것도 이미지 더하기 의 일종이지만, 이미지에 다른 가중치($\alpha$)를 부여하여 Blending 또는 transparency (투명감) 느낌을 부여함. 이는 아래 수식에 따라 더해짐: \[

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2024.09.22 - [Programming/DIP] - [DIP] Image Morphing (Simple)

[DIP] Image Morphing (Simple)

Image Morphing은 한 이미지에서 다른 이미지로 부드럽게 전환하는 기술 두 image간에 대응되는 특징점들을 추출하여 mesh를 만들고 이들을 이용하여 부드럽게 전환이 되도록하는 게 일반적이지만,다

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8. Bitwise Op.

[OpenCV] bitwise op.

Bitwise OperationsAND, OR, NOT, XOR 연산자를 OpenCV가 제공.주로 특정 영역(사각형 모양이 아닌)을 추출하는데 사용됨.True의 representative value는 1이지만, uint8의 경우 255를 사용함.False의 representative value는 0

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