OpenCV

🐹OpenCV

OpenCV는 Open Source Computer Vision의 약자로, 이미지와 영상 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리. 

 

다양한 이미지 및 비디오 처리

컴퓨터 비전 알고리즘

머신 러닝 통합 

 

 

https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html

OpenCV: OpenCV Tutorials

 

 

디지털 이미지의 구조

픽셀 

해상도 : 이미지가 가지고 있는 픽셀의 양

픽셀 밀도 : 디스플레이의 픽셀이 얼마나 촘촘하게 배열되어있는지를 나타내는 척도

서브 픽셀: 화면의 픽셀을 구성하는 작은 컬러 요소

 

무손실압촉과 손실압축

PNG는 무손실 압축이라 학습데이터로 많이 선호

LZ77

 

JPEG는 손실 압축 

선그림이나 글자처럼 가장자리가 날카롭고 대비가 있는 이미지에는 아티팩트가 생성되어 적합하지 않음 

 

엔트로피 코딩 

이미지 세부 정보를 단순화한 후에는 허프만 코딩과 같은 방법을 사용하여 나머지 세부 정보를 효율적으로 저장

 

 

색 공간(중요)

픽셀은 이미지의 가장 작은 구성요소로 밝기와 색에 대한 정보를 가지고 있음

RGB, CMYK,HSV,YCbCr

 

그레이스케일

스펙트럼 분포보다는 빛의 강도에 초점을 맞춤

 

 

이미지에서 텐서 이해하기

텐서는 객체! 에프리뷰트랑 메서드를 가지고 있다. 데이터를 저장하기 위한 행렬. 자료구조일 뿐 아니라 핸들링할 수 있는 함수의 기능도 가지고 있다.

 

정규화와 표준화

정규화는 픽셀을 0과 1범위로 스케일링한다. 표준화는 평균이 0이고 분산이 1이되게 스케일링

 

 

이미지 필터링

선형 필터 : 입력값의 선형 조합

비선형 필터 : 필터의 출력은 단순히 입력 이미지 픽셀의 가중치의 합이 아니며 출력은 입력값의 순위/ 순서 또는 기타 비선형 연산에 따라 달라짐 

 

중앙 값 필터링 : 비선형 디지털 필터링 기법/ 소금과 후추 노이즈를 줄이는것이 주요 목적이다. 

 

아핀 변환 

점 사이의 기본관계를 변경하지 않고 개체의 기하학적 속성을 변경할 수 있는 특수한 변환 클래스 

 

 

주파수도메인 기법

주파수는 초당 얼마만큼 변화가 있는지(변화율)

푸리에 변환은 수학과 신호 처리에서 사용되는 툴로 함수나 신호의 시간 도메인 표현을 주파수 도메인 표현으로 변환하는데 사용된다.  원래 신호에서 스팩트럼을 찾는것? 

이미지의 각 픽셀 값은 시간 도메인의 신호로 간주될 수 있으며 푸리에 변환을 사용하면 이러한 픽셀 값의 주파수 성분을 알아낼 수 있다. -> 이미지의 세부사항, 패턴, 질감 등을 주파수 성분으로 분석할 수 있게 된다.

낮은 주파수는 이미지의 기본적인 구조와 전반적인 특성을 나타내며 부드러운 변화와 큰 패턴및 전반적인 밝기 및 색조 변동이 이 범주에 포함된다. 높은 주파수는 이미지의 세부 정보와 텍스처를 나타낸다. 선명한 경계 빠른 밝기 및 질감 패턴은 모두 이 범주에 속한다. 

 

가우시안 피라미드 

이미지의 다양한 해상도 버전을 계층적으로  표현하는 방긱

다양한 스케일의 이미지 특성을 동시에 분석하고자함