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RGB 색 공간에서 녹색 영역 추출하기 HSV 색 공간에서 녹색 영역 추출하기 RGB 색 공간에서 녹색 영역 추출하기 import cv2 import sys import numpy as np src = cv2.imread('candies2.png') #src = cv2.imread('candies2.png') if src is None: print('Image load failed!') sys.exit() src_hsv=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2HSV) dst1=cv2.inRange(src,(0,128,0),(100,255,100)) dst2=cv2.inRange(src_hsv,(50,150,0),(80,255,255)) # 50

히스토그램 평활화 (Histogram equalization) 히스토그램이 그레이스케일 전체 구간에서 균일한 분포로 나타나도록 변경하는 명암비 향상 기법 히스토그램 균등화, 균일화, 평탄화 히스토그램 평활화를 위한 변환 함수 구하기 히스토그램 평활화 계산 방법 히스토그램 평활화와 히스토그램 누적 분포 함수와의 관계 cv2.equalizeHist(src,dst=None) -> dst • src: 입력 영상 . 그레이스케일 영상 • dst: 결과 영상 히스토그램 평활화 예제 import sys import numpy as np import cv2 src=cv2.imread('Hawkes.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if src is None: print('Image load failed!..

명암비(contrast)란? 밝은 곳과 어두운 곳 사이에 드러나는 밝기 정도의 차이 컨트라스트, 대비 기본적인 명암비 조절 함수 효과적인 명암비 조절 함수 기본적인 명암비 조절 예제 import sys import cv2 import numpy as np src=cv2.imread('lenna.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if src is None: print('image load failed!') sys.exit() alpha=0.5 dst=np.clip((1+alpha)*src - 128*alpha,0,255).astype(np.uint8) #이 수식의 결과의 범위를 지정 #실수형으로 나오므로 int형으로 변환 필요 cv2.imshow('src',src) cv2.imshow('ds..

히스토그램 (Histogram) 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것 예를 들어 그레이스케일 영상에서 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고, 이를 막대 그래프의 형태로 표현 정규화된 히스토그램 (Normalized histogram) 각 픽셀의 개수를 영상 전체 픽셀 개수로 나누어준 것 해당 그레이스케일 값을 갖는 픽셀이 나타날 확률 영상과 히스토그램의 관계 히스토그램 구하기 cv2.calHist(images,channels,mask,histSize,ranges,hist=None,accumulatE=None) -> hist • images: 입력 영상 리스트 • channels: 히스토그램을 구할 채널을 나타내는 리스트 • mask: 마스크 영상 입력 영상 전체에서 히스토그램을..

OpenCV와 컬러 영상 컬러 영상은 3차원 numpy.ndarry로 표현. img.shape=(h,w,3) openCV 에서는 RGB 순서가 아니라 BGR 순서를 기본으로 사용 OpenCV 에서 컬러 영상 다루기 img1=cv2.imread('lenna.bmp',cv2.IMREAD_COLOR) img2=np.zeros((480,640,3),np.uint8) img3=cv2.imread('lenna.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img4=cv2.cvtColor(img3,COLOR_GRAY2BGR) # 이 경우 img4영상의 각 픽셀은 B,G,R 색 성분 값이 모두 같게 설정됨 (색상) 채널 분리 cv2.split(m,mv=None) -> dst • m: 다채널 영상 (ex) (B, G,..