Perspective Tranform (원근 변환)에 대해 알아보고 WPF OpenCV 프로젝트에 추가하도록 하겠습니다.지난 포스팅(#23)에서는 Affine Transform (어핀 변환)을 통해 이미지를 평행 하게 찌그러뜨리는 법을 배웠습니다. 어핀 변환의 핵심은 “평행한 선은 영원히 평행하다” 라고 했었던 것 기억하죠? 하지만 현실 세계는 다릅니다. 기찻길을 생각해보세요. 분명히 두 레일은 평행 하지만, 멀리 볼수록 한 점(소실점)에서 만나는 것처럼 보입니다. 이것이 바로 Perspective … 더 읽기
Affine Transform (어핀 변환)대한 내용을 간략히 정리하고 WPF OpenCV 프로젝트에 추가하도록 하겠습니다. 지난 포스팅(#22)에서는 이미지의 이동, 회전, 확대/축소 같은 기본적인 Geometric Transform(기하학적 변환)을 다뤘습니다. 기억하시죠? 오늘은 Geometric Transform 에서 조금 더 나아가 Affine Transform (어핀 변환)에 대해 알아보고 구현해 보겠습니다. 이미지를 단순히 돌리고 키우는 것을 넘어, 이미지를 ‘찌그러뜨리거나 뒤틀어 버리는(Warping)’ 재미있는 작업입니다. 하지만 “직선의 평행성은 … 더 읽기
Geometric Transform(기하학적 변환)에서 이미지의 이동과 회전, 확대/축소에 대해 정리하고, WPF OpenCV 프로젝트에 구현하도록 하겠습니다. 지난 포스팅(#21)에서는 히스토그램 버그를 잡느라 잠시 쉬어갔었죠? 오늘은 드디어 잠시 미뤄뒀던 Geometric Transform(기하학적 변환)을 구현해 볼 차례입니다. 그동안 우리는 픽셀의 ‘색상’이나 ‘밝기’를 바꾸는 작업(히스토그램, 정규화 등)을 주로 했습니다. 하지만 오늘 할 작업은 픽셀의 ‘위치’를 바꾸는 작업입니다. 이미지를 옮기고(Translation), 돌리고(Rotation), 크기를 조절하는(Scaling) … 더 읽기
Histogram Bug 를 이번 글에서는 개선하여 WPF OpenCV 프로젝트를 업데이트 하겠습니다. 지난 포스팅(#20) 마지막에 제가 이렇게 글을 쓰고 마무리했었죠. “다음에는 영상의 기하학적 변환(이동, 회전, 확대/축소)을 다루겠습니다!” 라구요. 하지만… 제가 포스팅 된 내용을 읽고 계신 분들께 알리지 않고 은근슬쩍 모른 척 넘어가려던 버그가 하나 있었습니다. 댓글이 없어서 ‘아무도 모르거나, 알아서들 고쳤으리라~’ 하고 묻어두려 했지만, 다음 글을 … 더 읽기
CLAHE 알고리즘을 WPF OpenCV 프로젝트에 구현하겠습니다. 지난 포스팅(#19)에서는 히스토그램 평활화(Equalize)를 통해 영상의 명암비를 전체적으로 높이는 방법을 다뤘습니다. 확실히 이미지가 밝아지고 선명해지긴 했지만, 혹시 뭔가 “과하다”는 느낌 못 받으셨나요? 너무 어두운 배경에 있던 노이즈(Noise)까지 덩달아 선명해지거나, 밝은 부분이 하얗게 날아가 버리는 현상 말이죠. 오늘은 바로 그 문제를 해결해 주는 ‘업그레이드된 평활화’, CLAHE (Contrast Limiting Adaptive Histogram … 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
영상에서 Histogram (히스토그램) 분석 및 Histogram 데이터를 이용하여 그래프를 그려 분석 할 수 있도록 WPF OpenCV 프로젝트에 구현하겠습니다. 지난 포스팅(#15, #16)에서 Otsu와 Adaptive Threshold를 다루면서 “히스토그램(Histogram)”이라는 단어를 스치듯 언급했었습니다. 기억나시나요? “히스토그램에서 두 개의 산봉우리(Bimodal)가 생길 때, Otsu 알고리즘은 그 사이 골짜기를 찾아냅니다.” (Post #15 참조) 오늘은 바로 그 히스토그램을 직접 구현해 볼 차례입니다. 단순히 “어떤 … 더 읽기
Adaptive Threshold (적응형 이진화)를 구현해 이미지에 있는 그림자 문제도 어느 정도 해결 가능하도록 WPF OpenCV 프로젝트에 적용해 보도록 하겠습니다. 지난 포스팅(#15)에서 우리는 Otsu 알고리즘을 구현했습니다. “자동으로 임계값을 찾아준다” 라는 정말 똑똑한 녀석이었죠. 하지만 그 똑똑한 Otsu에게도 치명적인 약점이 있었으니… 바로 “조명빨“을 심하게 탄다는 것입니다. 이미지 한쪽에 그림자가 져 있거나, 조명이 불균일하면 Otsu(전역 이진화)는 멍청해집니다. 그림자 … 더 읽기
Otsu Thresold (오츠 알고리즘)을 WPF OpenCV 프로젝트에 구현하도록 하겠습니다. 앞선 포스팅들에서 길었다 생각하면 길 수 있는 UI의 터널을 지나왔습니다. ROI(관심 영역)를 자르고(Crop), 저장하고, 그 위에 도형을 그리고… 별로 한건 없는 것 같은데 몇 가지 기능들을 구현했죠. (1편부터 14편까지 대부분을 UI(View)만 붙들고 있었으니 지칠 만도 합니다.) 사실 UI 기능을 더 욕심내자면 끝도 없겠지만, 애초에 이 프로젝트를 … 더 읽기