와핑기법과 원근 변환

Warping

영상을 이동, 회전, 크기변환 등을 이용해 이미지를 왜곡하거나 왜곡된 이미지를 복원하기 위한 처리 기법

다양한 이미지 변형 방법

변환 (Transformations)
새로운 좌표($x \rarr x'$)로 변환하는 함수

• 강체변환
  크기 각도가 보존되는 변환
• 유사변환
  크기는 변하고 각도는 보존되는 변환
• 선형변환
  Vector 공간에서의 이동
• Affine
  선형변환과 이동변환가지 포함
  선의 수평성 유지
• Perspective
  수평성 유지되지 않음
  원근 변환

변환행렬을 사용하는 OpenCV 함수

dst=cv2.warpAffine(src, matrix, dsize, dst, flags, borderMode, borderValue)

src	원본 이미지	numpy
matrix	2x3	변환행렬
dsize	결과 이미지 크기	(width, height)
dst	결과 이미지	optional
flags	보간법 알고리즘	optional
borderMode	외곽영역 보정 플래그	optional
borderValue	외곽영역 보정 플래그 cv2.BORDER_CONSTANT 색상 값 (default=0)	optional

• flags
  cv2.INTER_LINEAR
  cv2.INTER_NEAREST
  cv2.INTER_AREA
  cv2.INTER_CUBIC

• borderMode
  cv2.BORDER_CONSTANT
  cv2.BORDER_REPLICATE
  cv2.BORDER_WARP
  cv2.BORDER_REFLECT

xycar_ws
├ src
│  └ sliding_drive
│    └ src
│      ├ translation.py
│      ├ scaling.py
│      ├ Lenna.png
│      └ chess.png
│     
├ build
└ devel

python translation.py

$\begin{pmatrix} 1 & 0 & d_1\\ 0 & 1 & d_2 \end{pmatrix}$$\begin{pmatrix} x\\ y\\ 1 \end{pmatrix}$$=$$\begin{pmatrix} d_1+x\\ d_2+y \end{pmatrix}$
단순 이동

외곽 픽셀 파란색으로 보정

외곽 픽셀 원본 반사 보정

---

python scaling.py

$\begin{pmatrix} a_1 & 0 & 0\\ 0 & a_2 & 0 \end{pmatrix}$$\begin{pmatrix} x\\ y\\ 1 \end{pmatrix}$$=$$\begin{pmatrix} a_1x\\ a_2y \end{pmatrix}$

보간법 없이 축소

보간법 적용 축소

보간법 없이 확대

보간법 적용 확대

크기 조정 OpenCV 함수

cv2.resize(src, dsize, dst, fx, fy, interpolation)
python resizing.py

src	원본 이미지
dsize	출력 영상 크기, 생략 시 fx,fy 적용
fx,fy	크기 배율
interpolation	보간법 알고리즘 선택 플래그
dst	결과 이미지

크기 지정으로 축소

배율 지정으로 축소

회전

python rotation1.py
$\begin{pmatrix} x'\\ y' \end{pmatrix}$$=$$\begin{pmatrix} \cos\theta & -\sin\theta\\ \sin\theta & \cos\theta \end{pmatrix}$$\begin{pmatrix} x\\ y \end{pmatrix}$

OpenCV에서는 y축이 반대방향
$\begin{pmatrix} \cos\theta & \sin\theta & (1-\cos\theta)x-\sin\theta y\\ -\sin\theta & \cos\theta & \sin\theta x-(1-\cos\theta)y \end{pmatrix}$

행렬 3열 : anchor가 원점(왼쪽상단)이므로 회전한 이미지를 중앙으로 이동

$45\degree$

$90\degree$

python rotation2.py
cv2.getRotationMatrix2D() 사용

$45\degree$ 0.5배

$90\degree$ 1.5배

Affine 변환

크기 이동 회전에서 원래 평행 특성 그대로 유지
python affine.py

pts1 $\rarr$ pts2

pts1 = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]])
pts2 = np.float32([[10, 100], [200, 50], [100, 250]])

Perspective

python perspective.py

도로 이미지에 대한 영상처리

도로 이미지 Bird Eye View 변형 처리
차선 검출
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