Hue(색상), Saturation(채도), Value(명도)1. Hue (색상)의미: 색상의 종류를 나타냅니다. 빨강, 파랑, 노랑 등 색의 종류를 각도로 표현합니다.값의 범위:OpenCV에서는 0 ~ 179의 정수값으로 표현됩니다 (360도를 2로 나눔).실제 색상 범위는 아래와 같습니다:0°: 빨강60°: 노랑120°: 초록180°: 청록240°: 파랑300°: 자주2. Saturation (채도)의미: 색의 순도(혹은 선명도)를 나타냅니다.채도가 높을수록 색상이 선명해지고, 낮아질수록 흰색에 가까워집니다.채도가 0이면 색상이 없고 완전한 회색(흰색과 검정 사이)이 됩니다.값의 범위:OpenCV에서는 0 ~ 255로 표현됩니다.0: 흰색(무채색)255: 가장 선명한 색상3. Value (명도)의미:..

HSV는 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)를 나타내는 색공간입니다. cv2.createTrackbar('low_H', win_name, 110, 255, lowHue)cv2.createTrackbar('low_S', win_name, 30, 255, lowSaturation)cv2.createTrackbar('low_V', win_name, 30, 255, lowValue)cv2.createTrackbar('high_H', win_name, 130, 255, highHue)cv2.createTrackbar('high_S', win_name, 255, 255, highSaturation)cv2.createTrackbar('high_V', win_name, 255, 255, hi..

라플라시안 에지cv2.Laplacian(src, ddepth, ksize=1, scale=1, delta=0, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT) src:입력 이미지. 일반적으로 그레이스케일로 변환된 이미지.ddepth:출력 이미지의 데이터 깊이. 주로 cv2.CV_16S 또는 cv2.CV_64F를 사용해 2차 미분에서 발생할 수 있는 음수 값을 처리.ksize:커널 크기. 기본값은 1이며, 큰 값을 사용하면 더 부드러운 결과를 얻을 수 있음.scale:라플라시안 결과를 스케일링하는 인수. 기본값은 1.delta:계산된 라플라시안 값에 추가할 값. 기본값은 0.borderType:가장자리 픽셀 처리 방식. 기본값은 cv2.BORDER_DEFAULT.cv2.Laplacian(image,..

에지: 윤곽선 혹은 경계선영상처리에서의 에지: 화소값이 급격하게 변화하는 부분 즉, 화소값이 높은 값에서 낮은 값으로 변하거나, 낮은 값에서 높은 값으로 변하는 부분에지 검출: 에지에 해당하는 화소들을 찾는 과정 1. 가장 간단한 방법으로는화소의 차분을 이용하여 그 차분이 특정 임계값 이상인 곳을 에지로 지정하는것. 2. 마스크를 이용해서 회선 수행** 회선수행 : 입력 이미지와 특정 행렬(필터 또는 커널)을 연산하여 새로운 출력 이미지를 생성하는 과정 - 1차 미분 연산자 : 로버츠 에지, 프리윗 에지, 소벨 에지- 2차 미분 연산자 : 라플라시안 에지(잡음에 민감), Log/Dog에지, 캐니 에지(불필요한 잡음 제거)

noise = salt_pepper_noise(image,500)dst = cv2.medianBlur(noise, 7) #7은 ksize = 커널 크기 = mask의 크기 = window#kseize를 올릴수록 더 좋아진다dst2 = cv2.GaussianBlur(noise, ksize=(7,7), sigmaX=10.0)#sigmaX에 0을 주면 점이 보인다.dst3 = cv2.blur(noise, ksize=(7,7))medianBlur(): 랜덤한 흑백 점(노이즈)를 제거하는데 사용한다 - 약간 유화 느낌이 난다. 그래서 salt-pepper 노이즈 제거가 제일 잘됨cv2.medianBlur(src, ksize, dst=None)src: 입력 이미지.ksize: 커널 크기(홀수만 가능). ⇒ 이걸 올..