Convolution과 kernel 행렬로 Filter (Blur, Sharpen, Edge) 효과를 이미지에 적용하는 것에 대해 이번 포스팅에서 정리하고, WPF OpenCV 프로젝트에 구현하도록 하겠습니다. 이전 포스팅(#28)을 끝으로, Geometrix Transform(기하학적 변환)에 대해 마무리하고, 이번 포스팅 부터는 영상 처리에서 필터(Filter)에 대해 다루도록 할게요. 필터(Filter)라고 하면 정수기 내부에 있는 필터처럼 거름 망이나, 여과기 또는 공기청청기의 필터를 떠올릴 수 있습니다. 영상 처리에서도 굳이 … 더 읽기
Equalize (히스토그램 평탄화)와 관련하여 WPF OpenCV 프로젝트 추가해 보도록 하겠습니다. 지난 포스팅(#18)에서는 Normalize (정규화)를 통해 좁은 범위에 몰려 있는 픽셀들을 0~255 전체 구간으로 쫙 펴주는(Stretch) 작업을 했습니다. 하지만 정규화만으로는 해결되지 않는 ‘진짜 골 때리는 애들’ 이 있습니다. 바로 픽셀 값들이 한 곳에 극단적으로 뭉쳐 있는 경우입니다. 이럴 때 필요한 것이 바로 오늘 다룰 Histogram Equalization … 더 읽기
Normalize (정규화) 처리를 WPF OpenCV 프로젝트에 구현하도록 하겠습니다. 지난 포스팅(#17)에서는 영상의 밝기 분포를 확인하는 히스토그램(Histogram)을 구현했습니다. 히스토그램을 통해 “아, 이 사진은 픽셀들이 너무 어두운 곳에만 몰려있네?” “어라 ! 이 사진은 픽셀들이 너무 밝은 곳에만 몰려있네? “라는 걸 알았다면, 이제는 그걸 수정할 차례입니다. 바로 Normalize (정규화) 기능을 통해서 말이죠. 이번에는 정규화 라는 녀석의 개념을 제가 가능하다면 … 더 읽기
ROI(관심 영역) 설정을 위한 UI 구성(OverlayCanvas)을 WPF OpenCV 프로젝트에서 다루겠습니다. 지난 포스팅에서 우리는 이미지를 불러와 확대/축소(Zoom)하고, 휠 버튼으로 이동(Panning)하는 기능까지 구현했습니다. 이제 영상 처리의 핵심이라 할 수 있는 관심 영역(ROI, Region of Interest) 기능을 구현해 볼 차례입니다. 전체 이미지를 통째로 처리하는 경우도 있지만, 현업에서는 특정 부분만 잘라내서 검사하거나, 모델을 등록하는 경우가 훨씬 빈번하니까요. 아무튼 ROI … 더 읽기