Fake it till you make it

이미지는 픽셀들의 집합이며, 하나의 픽셀은 색상에 따라 n바이트로 표현되곤한다. 회색조 이미지의 경우 보통 한 픽셀이 0~255값을 가지는데 값의 경우의수가 256가지인셈이다. 그러면 2^8 = 256 이므로 8bit(1byte)의 메모리가 필요하다. 예) 10101000 두 이미지의 같은 좌표에 있는 픽셀들에 비트 연산을 수행할 수 더보기…

히스토그램 히스토그램은 도수분포표를 그래프로 나타낸 것이다. OpenCV에서는 영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것을 말한다. OpenCV에서는 calcHist() 함수를 통해 히스토그램을 구할 수 있다. 예제코드를 살펴보자. val images = listOf(src) val channels = MatOfInt(0) //grayscale은 채널이 하나이므로 0 val mask:Mat 더보기…

차이 연산 dst( x, y ) = |src1( x, y ) − src2( x, y )| 두 영상의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값에 대해 뺄샘 연산을 수행한 결과의 절대값을 결과 이미지의 픽셀값으로 설정한다. 절대값을 적용하므로 뺄셈 연산과 달리 입력 이미지의 더보기…

가중치 합(Weighted sum) dst( x, y ) = saturate(α * src1( x, y ) + β * src2( x, y )) 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀에 대해 가중치를 적용한 값을 계산하여 결과 이미지의 픽셀 값을 설정한다. 일반적으로 α+β = 더보기…

뺄셈 연산 dst( x, y ) = saturate(src1( x, y ) − src2( x, y )) 뺄셈 연산은 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값을 뺀 결과를 픽셀 값으로 설정하는 연산을 말한다. 뺄셈 결과가 픽셀의 표현범위 보다 작으면 특정 픽셀 더보기…

덧셈 연산 dst( x, y ) = saturate(src1( x, y ) + src2( x, y )) 덧셈 연산은 두 이미지의 같은 위치에 존재하는 픽셀 값을 더해 결과 영상의 픽셀 값으로 설정하는 연산을 말한다. 덧셈결과가 픽셀의 표현범위 보다 크면 특정 픽셀 더보기…