「OpenCV에 의한 화상 처리 입문」 요약 요약.

다중 이미지 사용

이미지 간 연산

2매 이상의 화상을 입력하고, 각각의 화상의 동일한 위치에 있는 화소마다, 정해진 연산을 행하고, 출력하는 처리를 화상간 연산이라고 한다. 다양한 중첩 방법이 있지만, 가중 계수 α를 이용하여 화상간 연산을 행하는 방법을 알파 블렌딩이라고 한다.

입력 화상 I1, I2, 가중 계수 α라고하면, 출력 화상 IG는 이하의 식이된다.

I_{G}(x,y) = α・I_{1}(x,y) + (1 - α)・I_{2}(x,y)

입력 이미지 1

입력 이미지 2

입력 이미지 3(가중치 0.5)


주의점은 화상의 사이즈가 동일하지 않으면 에러가 되는 것.
인터넷에서 주운 이미지로 하려고 하면 에러 메시지가 나와 버려 고전했다.

마스크 합성

화상의 특정 부분만을 표시하고, 다른 부분을 표시하지 않도록 하는 처리를 마스크 처리라고 한다.
마스크 화상(마스크 처리를 행한 화상)에 기초하여, 입력 화상 2매를 화상 연산하고, 출력 화상을 생성하는 처리를 마스크 합성이라고 한다.

합성 이미지

배경 차이

두 시점에서 촬영된 동일한 위치의 화상의 차이를 관찰하면, 화상에서 발생한 변화 정보를 판독할 수 있다.

프레임 간 차이

배경 차이를 얻으려고 해도 움직이는 물체가있는 이미지 만 얻을 수 있습니다.
이 경우, 이동 물체를 다른 3 시간에 촬영 한 화상을 이용하여 이동 물체 영역을 추출한다.
이러한 처리를 프레임 간 차분이라고 부른다.