필터링 이해하기

매일 공부(ML)·2021년 11월 19일
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필터링 이해하기

  • 영상의 필터링(image filtering)

    • 영상에서 필요 정보만 통과시키고 원하지 않는 것은 걸러내기

  • 주파수 공간에서의 필터링(Frequency domain filtering)

  • 공간적 필터링(Spatial domain filtering)

    • 영상의 픽셀 값 직접 이용

      • 대상 좌표의 픽셀 값과 주변 픽셀 값 동시 사용

      • 주로 마스크 연산이용

        • 마스크 = 커널 = 윈도우 = 탬플릿
  • 다양한 모양과 크기의 마스크

  • 마스크의 형태와 값에 따라 필터의 역할 결정

    • 영상 부드럽게 만들기
    • 영상 날카롭게 만들기
    • 에지 검출
    • 잡음 제거
  • 3* 3 크기의 마스크 이용한 공간적 필터링

  • 3 * 3 크기의 마스크를 이용한 공간적 필터링( Con't)

    • (1,1) 좌표에서 필터링

    • (2,1) 좌표에서 필터링

  • 최외곽 픽셀 처리

  • OpenCV 필터링에서 지원하는 가장 자리 픽셀 확장 방법

  • 기본적인 2D 필터링
cv2.filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, 
borderType=None) -> dst
  • src: 입력 영상

  • ddepth: 출력 영상 데이터 타입(ex: cv2.CV_8U, cv2.CV_32F, cv2.CV_64F)으로 -1을 지정하면 src와 같은 타입의 dst영상 생성

  • kernel: 필터 마스크 행렬. 실수형

  • anchor: 고정점 위치.(-1,-1)이면 필터 중앙을 고정점으로 사용

  • delta: 추가적으로 더할 값

  • borderType: 가장자리 픽셀 확장 방식

  • dst: 출력영상

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