OpenCV (4) 썸네일형 리스트형 [OpenCV] 특징 디스크립터 검출기 (SIFT, SURF, ORB) 특징점이란 말 그대로 이미지에서 특징이 되는 부분을 의미합니다. 이미지끼리 서로 매칭이 되는지 확인을 할 때 각 이미지에서의 특징이 되는 부분끼리 비교를 합니다. 즉, 이미지 매칭 시 사용하는 것이 바로 특징점입니다. 특징점은 영어로 키 포인트(Keypoints)라고도 합니다. 1. 특징 디스크립터 이 특징점은 객체의 좌표뿐만 아니라 그 주변 픽셀과의 관계에 대한 정보를 가집니다. 그중 가장 대표적인 것이 size와 angle 속성이며, 코너(corner)점인 경우 코너의 경사도와 방향도 속성으로 가집니다. 특징 디스크립터(feature descriptor)란 특징점 주변 픽셀을 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록에 속한 픽셀의 그레디언트 히스토그램을 계산한 것입니다. 주로 특징점 주변의 밝기, 색상.. [Computer Vision기초] openCV를 사용하여 Image cropping과 masking하기 1. openCV를 이용하여 이미지 간단히 불러오기(함수화) import cv2 ## opencv import matplotlib.pyplot as plt ## matplotlib ## 이미지 읽어오는 것 함수화 def read_image(im_name): image = cv2.imread(im_name) image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image_rgb) plt.show() return image_rgb ## 이미지 두 개 불러오기 im1=read_image('image.jpeg') im2=read_image('image2.jpeg') ## 이미지 사이즈 출력 print(im1.shape, im2.shape) 2. openC.. [Computer Vision] 2. openCV 이미지 읽어오기 및 시각화 1. openCV 이미지 읽어오기 import cv2 ## opencv import matplotlib.pyplot as plt ## matplotlib im_name = 'image.jpeg' image = cv2.imread(im_name) print(image) 이미지 형태로 출력하기 위해서는 plt를 이용하여 출력하면 된다. plt.imshow(image) plt.show() openCV를 사용하여 이미지를 출력할 경우, RGB가 아닌 GBR형태로 출력이 되기 때문에 RGB로 변환하여 주기 위해 아래의 코드를 입력한다. image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image_rgb) plt.show() image_gray = cv2.. [Computer Vision] 1. 컴퓨터비전에서 이미지를 읽고 처리하는 라이브러리들 - OpenCV, Matplotlib, PIL, Scikit-image 1) OpenCV 컴퓨터비전을 목적으로 하는 오픈소스 라이브러리 인텔 CPU에서 사용하는 경우 속도 향상을 볼 수 있는 IPP(intel Performance Primitives)를 지원함. IPP(intel Performance Primitives) : 멀티미디어 및 데이터처리 응용 프로그램을 위한 기능의 다중 스레드 소프트웨어 라이브러리 기존 C++에서 사용할 수 있게 구현되었으나, OpenCV-python을 통해 python포팅도 되어있음. 단점 : GPU operation에 대한 지원을, 명시적으로 python과 연계하여 하지 않음. 설치 방법 pip install opencv-python 2) Matplotlib python.. 이전 1 다음
