처리 종류
OpenCV 에서 블러를 처리하는 방법에는 4가지가 있다.
- Averaging
- Gaussian Blurring
- Median Blurring
- Bilateral Filtering
블러 처리를 해준다는 목적은 같지만 구현되는 방식과 결과가 조금씩 다르다.
평균값 블러
지정한 공간 안에 있는 픽셀의 값을 모두 더해서 평균값을 낸 이후에
이를 공간 전체에 적용하는 블러처리 기법
위를 보안하기 위해서 만든 것이
GaussianBlur
이는 가까이 있는 픽셀은 큰 가중치를, 멀리 있는 픽셀은 작은 가중치를 두어서
블러 처리를 하는 기법이다. 이는 표준정규 분포를 따라서 값을 설정한다.
함수 설명
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None) -> dst
• src: 입력 영상. 각 채널 별로 처리됨.
• dst: 출력 영상. src와 같은 크기, 같은 타입.
• ksize: 가우시안 커널 크기. (0, 0)을 지정하면 sigma 값에 의해 자동 결정됨
• sigmaX: x방향 sigma.
• sigmaY: y방향 sigma. 0이면 sigmaX와 같게 설정.
• borderType: 가장자리 픽셀 확장 방식.
Canny
이미지에 노이즈가 있을 경우, edge 를 파악하기 힘든 경우가 있다.
이럴 경우, canny 를 사용하면 쉽게 edge 를 찾아낼 수 있다.
Canny Edge Detection 은 가장 인기있는 edge 찾기 알고리즘으로, 다단계 알고리즘으로
이루어져 있다.
cv2.Canny(img, minVal, maxVale)
min, max value 를 조정함으로 찾아낸 값이 edge 인지 판단하게 된다.
[ref]
https://gmnam.tistory.com/160
https://blog.naver.com/samsjang/220507996391
