기계 학습에 사용되는 이미지 전처리

컴퓨터가 "그 이미지에 무엇이 찍혀 있는지"를 이해하게 하려면 검출 대상의 윤곽을 그려, 거기에서 특징을 찾아내는 과정이 많이 걸립니다.

그 윤곽을 그리는 부분을 Python+OpenCV로 3개의 방법으로 실시한 결과를 이 기사에서는 게재합니다.

원본 이미지

가공원이 되는 화상은 2개 준비했습니다.

자연과 인간입니다.

코드

이 정도입니다.

edge.py

import cv2

img = cv2.imread('xxxxxxx.jpg')

# エッジ検出
edge_laplacian = cv2.Laplacian(img, -1)#ラプラシアン
edge_sobel = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1)#ソーベル
edge_canny = cv2.Canny(img, 10.0, 200.0)#キャニー

# ファイル書き出し
cv2.imwrite('laplacian.jpg', edge_laplacian)
cv2.imwrite('sobel.jpg', edge_sobel)
cv2.imwrite('canny.jpg', edge_canny)

출력 결과

자연

라플라시안↓

소벨↓

캐니↓

인간

라플라시안↓

소벨↓

캐니↓