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Open CV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 CH5 영상의 밝기와 명암비 조절 정리 히스토그램 스트레칭 히스토그램 스트래칭(Histogram Stretching) 이란, 영상의 히스토그램이 그레이스케일 전 구간에 걸쳐서 나타나도록 변경하는 선형 변환 기법이다. 보통 명암비가 낮은 영상은 히스토그램이 특정 구간에 집중되어 나타나는데, 이러한 히스토그램을 마치 고무줄을 잡아 늘이듯 펼쳐서 히스토그램 그래프가 그레이스케일 전 구간에서 나타나도록 변환하는 기법이다. 히스토그램 스트레칭을 수행한 영상은 명암비가 높아져서 대체로 선명하고 보기 좋은 사진으로 바뀐다. 히스토그램 스트레칭의 수식은 다음과 같이 표현할 수 있다. Gmax가 입력 영상의 픽셀 값중 가장 큰 그레이스케일 값, Gmin이 가장 작은 그레..

Open CV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 CH5 영상의 밝기와 명암비 조절 정리 히스토그램 분석 픽셀 값 변환을 통해 밝기와 명암비를 조절했다면, 주어진 영상의 픽셀 밝기 분포를 조사하여 밝기 및 명암비를 적절하게 조절하는 방법에 대해 알아보자. 히스토그램 구하기 그레이스케일 영상의 경우, 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고 이를 막대 그래프 형태로 표현함으로써 히스토그램을 구할 수 있다. 컬러 영상의 경우, 3개의 색상 성분 조합에 따른 픽셀 개수 각각 계산하여 히스토그램 구성한다. 컴퓨터 비전에서의 히스토그램(histogram)이란, 영상의 픽셀 값 분포를 그래프 형태로 표현한 것이라 할 수 있다. 위의 4x4 입력 영상은 각 픽셀이 0부터 7 사이의 밝기를 가질 수 있는 단..

12. 데이터 시각화 matplotlib을 이용한 시각화 정보 시각화는 특잇값을 찾아내거나, 데이터 변형이 필요한지 알아보거나, 모델에 대한 아이디어를 찾기 위한 과정의 일부이다. 파이썬은 다양한 시각화 도구를 제공하고 있는데, matplotlib 기반의 도구들을 살펴보자. 2D 그래프를 위한 desktop package로, 파이썬에서 매트랩과 유사한 인터페이스를 2002년 지우너하기 시작했다. pdf, svg, jpg, png, bmp, gif 등 일반적으로 널리 사용되는 벡터 포맷과 래스터 포맷으로 그래프를 저장할 수 있다. matplotlib과 함께 seaborn 이라는 새로운 데이터 시각화 라이브러리도 살펴보자. 1. matplotlib API 간략하게 살펴보기 matplotlib을 다음과 같은 ..