opencv3 영상처리 기초 : 화소처리 1. 화소처리 영상의 화소 처리란 영상의 특정 좌표 픽셀값을 변경하여 출력 영상의 좌표 픽셀을 설정하는 모든 연산을 의미합니다. (1) 밝기 조절 영상의 밝기를 조절하는 연산은 전체적으로 영상을 밝게하거나 어둡게 하는데 사용됩니다. cv2.add(첫번째 영상, 두번째 영상) #픽셀값이 높아지면 밝아짐, 꼭 영상끼리가 아니고 상수값도 가능 cv2.subtract(첫번째 영상, 두번째 영상) # 어두워짐. cv2.multiply(첫번째 영상, 두번째 영상) cv2.divide(첫번째 영상, 두번째 영상) src1 = cv2.imread('./dog.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) src2 = cv2.imread('./dog.bmp') dst1 = cv2.add(src1, 100) dst2 .. 2024. 2. 10. 동영상 처리 1. 동영상 처리하기 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)를 사용하면 동영상 처리를 쉽게 할 수 있습니다. 동영상 처리는 주로 cv2.VideoCapture 클래스를 사용하여 카메라 또는 동영상 파일에서 프레임을 받아오고, 필요한 처리를 수행하는 과정을 포함합니다. 카메라 영상 입력 cap = cv2.VideoCapture(index) # 카메라에 연결 여부 확인 if not cap.isOpened(): print("카메라를 열 수 없습니다.") else: print("카메라 연결 성공!") 여기서 index는 시스템의 기본 카메라는 0, 별도의 카메라를 열기 위해서는 해당 카메라의 고유 인덱스 값을 사용합니다. cv2.VideoCapture.isOpened() .. 2024. 2. 9. 컴퓨터 비전과 OpenCV 컴퓨터 비전은 인공지능의 한 분야로, 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출하고 이를 활용하여 작업을 실행하는 기술을 다룹니다. 이를 위해 사용되는 도구 중 하나가 OpenCV(Open Source Computer Vision library)입니다. OpenCV는 오픈소스 라이브러리로서 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 1. OpenCV 컴퓨터 비전과 이미지 처리를 위한 오픈소스 라이브러리입니다. OpenCV는 1999년 Intel에서 영상처리 기술을 개발하기 위한 목적으로 시작되었습니다. 2000년에 BSD 라이센스로 배포되었으며, 이후 지속적인 업데이트와 개선이 이뤄졌습니다. 2011년 이후 OpenCV2로 개발이 이어졌으며, 현재는 Ope.. 2024. 2. 9. 이전 1 다음
