Maxima's Lab

안녕하세요, 오늘은 Binary Objects을 포함하는 가장 작은 사각형을 찾는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 알고리즘을 적용하고자 하는 이미지는 다음과 같습니다. 위의 이미지는 총 3개의 Connected Objects로 구성되어 있습니다. 이미지 내 각 Connected Object들을 포함하는 가장 작은 사각형을 구하는 코드는 다음과 같습니다. import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread("...png") draw_img = img.copy() # Contours 찾기 contours, _ = cv2.findContours(img[:, :, 0], cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_A..

안녕하세요, 오늘은 Opencv를 활용한 Mouse Event (마우스 이벤트)를 사용하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 마우스 이벤트를 활용하여 구현해볼 예시는 다음과 같습니다. 1. Mouse의 왼쪽 버튼을 누르는 이벤트를 발생 시 해당 위치 정보를 저장하여 시각화 2. Mouse의 왼쪽 버튼을 누르는 이벤트를 발생 시 기존 Original Image에 있었던 도형을 지우며, 지워진 도형에 대한 위치 정보를 저장하여 시각화 Mouse Event 중 cv2.EVENT_LBUTTONDOWN과 cv2.EVENT_MOUSEMOVE를 이용하여, Black Image에 Mouse의 왼쪽 버튼과 Mouse의 이동에 따른 위치 정보를 White 값으로 시각화하는 예시입니다. import cv2 import ..

안녕하세요, 오늘은 Edge Detection을 하는 방법 중 Sobel Filter를 활용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 이미지 처리를 하는데 있어서 Edge Detection을 하는 것은 매우 중요한 알고리즘입니다. 이미지에서의 Edge(엣지)는 반사율, 조명, 방향 등이 변함에 따라 발생하게 됩니다. 이러한 Edge를 검출하기 위해 Sobel Filter (소벨 필터)를 사용해보겠습니다. 소벨 필터를 적용하기 위한 방법은 다음과 같습니다. Opencv 내 cv2.Sobel() 함수 사용 직접 Sobel Filter 생성 & Opencv 내 cv2.filter2D() 함수 사용 다음의 Original Image를 Sobel Filter를 사용해서 Edge를 검출하는 코드에 대한 예시입니다. imp..

Template matching (템플릿 매칭) 오늘은 Template matching을 통해 Original Image 내 Template Image와 유사(일치)한 영역을 찾는 알고리즘입니다. 위의 알고리즘을 적용하기 위해 필요한 사항들은 다음과 같습니다. ※ opencv의 cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() 함수 사용 Original Image (원본 이미지) Template Image (템플릿 이미지) Template matching 방법 위의 3가지 사항을 적용하기 이전, cv2.minMaxLoc() 함수에 대해서 알아보겠습니다. cv2.minMaxLoc() : array에서 global minimum(전역 최소값)과 global maximum(전역 최대값)을 구하..

Kmeans Clustering 오늘은 Kmeans Clustering 알고리즘을 통해 Imgae Segmentation을 해보고 해당 결과를 통해 3-D Scatter Plot 까지 진행 해보도록 하겠습니다. ※opencv의 cv2.kmeans() 함수 사용 이미지 불러오기 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img_path = "..." img = cv2.imread(img_path) # cv2.imshow("Original Image", img) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() plt.figure("Original Image") plt.axis("off") plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2..