영상의 이진화는 영상의 각 픽셀을 두 개의 부류로 나누는 작업 예를 들어 입력 영상을 주요 객체 영역과 배경 영역으로 나누거나 영상에서 중요도가 높은 관심 영역과 그렇지 않은 관심 영역으로 구분하는 용도로 사용된다. 영상의 이진화에서는 픽셀 값을 0 또는 255로 설정한다. 그러므로 이진화가 적용된 이진 영상은 보통 횐색고 검은색 픽셀로만 구성된다. 영상의 이진화는 기본적으로 영상의 각 픽셀 값을 이용한다. 그레이스케일 영상에 대해 이진화를 수행하려면 영상의 픽셀 값이 특정 값보다 크면 255, 작으면 0으로 설정하는데 이 때 기준이 되는 값을 임계값(threshold)라고 한다. 임계점을 기록하는 방법이다. 아래 사진을 이진화하고 침식과 팽창을 진행해보자. string fileName = "jetson..
히스토그램 평활화는 히스토그램 스트레칭과 더불어 영상의 픽셀 값 분포가 그레이스케일 전체 영역에서 골고루 나타나도록 변경하는 알고리즘의 하나이다. 히스토그램 평활화는 히스토그램 그래프에서 특정 그레이스케일 값 근방에서 픽셀 분포가 너무 많이 뭉쳐 있는 경우 이를 넓게 펼쳐주는 방식으로 픽셀 값 분포를 조절한다. opencv에서는 equalizeHist 라는 함수를 제공한다. 내부 로직이 어떻게 돌아가는지 궁금하다면 아래 로우코드를 확인하자. 히스토그램평활화 로직은 크게 네가지 단계로 나뉜다. 칼라를 그레이스케이로 변경 히스토그램을 구하기 확률밀도함수를 구하기 영상의 각 화소 값들로부터 대응화소 값으로의 매핑 1. 칼라를 그레이스케일로 변경 string fileName = "lena.jpg"; Mat co..
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