이번 포스팅에서는 Haar 특징 기반의 케스케이드 객체 검출원리에 대해 알아보고 얼굴을 감지하는 특징(feature)을 구현한다. Cascade Classifier와 얼굴 검출 원리 Haar 객체 검출기를 사용하는 객체 검출은 효과적인 객체 검출 방식으로 Paul Viola 와 Michael Jones의 의해 2001년에 고안되었다. (논문) 해당 논문은 머신러닝 기반의 접근방식으로, Positive 이미지와 Negative 이미지들로부터 케이스케이드 특징을 학습시키고, 더보기…
템플릿 매칭 이번 포스팅에서는 템플릿 매칭을 통한 이미지내 객체들을 찾는 방법을 다룬다. 템플릿 매칭은 큰 이미지내에서 템플릿 이미지의 위치를 찾는 방법을 말한다. OpenCV에서는 이를 위해 matchTemplate()이라는 함수를 제공하고 있다. 템플릿 매칭의 원리는 어렵지 않다. 단순히 템플릿 이미지를 원본 이미지상에서 조금씩 옮기고 픽셀들을 비교하여 얼마나 일치하는지를 확인하는 작업이다. OpenCV에서는 이런 탐색을 더보기…
이전 포스팅에서 모멘트에 대해서 알아보았고, 그중 Hu의 7개 불변 모멘트가 영상의 크기, 회전, 이동, 대칭 변환에 불변하다는 것을 알 수 있었다. 이러한 부분을 참고하여 주어진 이미지에서 원하는 객체를 찾아보도록 하자. OpenCV에서는 원하는 객체를 찾기위해 주어진 두 모양을 비교하는 matchShapes()라는 함수를 제공한다. matchShape() matchShape 함수는 주어진 두개의 윤곽선(Contour)을 비교하는 함수다. 내부적으로 더보기…
Moments 모멘트(moments)는 한 점이나 축에 대한 분포를 나타낸다. 그렇기 때문에 OpenCV에서 모멘트는 이미지 픽셀 강도의 평균을 나타낸다. 즉, 모멘트란 영상의 형태를 표현하는 일련의 실수값이라고 볼 수 있다. 컴퓨터는 카메라 영상과 같은 실시간 이미지 처리시에 이미지의 픽셀 값들을 어떤 숫자로 변환한다. 영상에서 두개의 연속된 프레임(이미지) 사이에는 반드시 어떠한 변화 또는 움직임이 더보기…
그랩컷(GrabCut) 그랩컷 알고리즘은 영국 캠브릿지 마이크로소프트 연구소의 Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov 및 Andrew Blake가 만들었다. 그들의 논문인 “GrabCut”: interactive foreground extraction using iterated graph cuts 에서 확인할 수 있다. 이 알고리즘은 최소한의 상호 작용으로 전경(객체) 추출을 돕는다. 처음에 사용자가 전경 영역 주변에 사각형(Rectangle)을 그린다. 그러면 알고리즘은 최상의 결과를 얻기 위해 더보기…
Prerequisite : 이미지의 이진화, 윤곽선 검출, 윤곽선 근사화, 투시 변환, OCR 개요 이번 장에서는 간단한 문서 인식 앱을 만들어본다. 현재까지 공부한 내용을 잘 짜집기 하면 만들 수 있는 내용이다. 하나씩 분할 정복을 통해 목표에 접근해보자. Divide n Conquer 위 그림과 같은 앱을 만들기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐야 한다. 1. 더보기…
Prerequisite : 윤곽선 길이 구하기, Convex hull 볼록 결함 찾기 지난 시간에 Convex hull에 대해서 알아보았다. 이 포스팅에서는 볼록 결함(convexity defect)를 찾는 방법에 대해서 알아본다. 볼록 결함이란 convex hull로 부터 오목하게 들어간 윤곽선 중 가장 멀리 떨어진 부분을 찾는 방법이라고 할 수 있다. 자세한 내용은 stackoverflow의 한 답변으로 대체한다. OpenCV에서는 더보기…
Prerequisite : 윤곽선 길이 구하기 Convex hull Convex hull이란 2차원 평면상에 여러개의 점이 있을 때, 점들 중 일부를 이용하여 Convex(볼록)한 다각형이면서, 다각형 내부에 모든 점을 포함시키는 것을 의미한다. 아래의 이미지를 참조하여 주어진 정점에 대한 Convex hull 알고리즘의 결과를 확인하자. 현재 OpenCV에서는 convex hull을 구하기 위해 convexHull()이라는 함수를 제공하며, 이는 Jack 더보기…
Prerequisite : 윤곽선 길이 구하기 Convex 검사 Convex 검사는 주어진 윤곽선이 볼록한지 여부를 확인하는 것을 말한다. OpenCV에서는 isContourConvex()라는 함수를 통해 Convex 검사를 할 수 있다. Imgproc.isContourConvex(contour) contour: 윤곽선 좌표 정보.반환값: convex 여부 convex를 검사하는 예제를 살펴보자. 볼록한 도형의 경우 Convex라고 마킹되어있고, 오목한 도형의 경우 Concave라고 마킹되어있다. 흰 바탕의 배경도 하나의 더보기…
Prerequisite : 윤곽선 길이 구하기 fitLine 함수 OpenCV에서는 fitLine이라는 함수를 제공하는데, 이는 주어진 점들을 적당히 감싸는 직선 정보를 구할 수 있다. fitLine 함수는 ∑iρ(ri)를 최소화하여 2D 또는 3D 점들의 집합에 선을 피팅하는데, 여기서 ri는 i번째 점과 선 사이의 거리이고, ρ(r)은 거리를 구하는 함수다. 거리를 구하는 함수의 종류는 다음과 같다. DIST_L2: ρ(r)=r2/2, 가장 더보기…