[패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 24 회차

cnn 재수강하다가 포기하고 다시 기본으로 돌아옴

필터링

▪ 영상의 필터링(image filtering)
• 영상에서 필요한 정보만 통과시키고 원치 않는 정보는 걸러내는 작업

▪ 주파수 공간에서의 필터링 (Frequency domain filtering)

▪ 공간적 필터링 (Spatial domain filtering)
• 영상의 픽셀 값을 직접 이용하는 필터링 방법

▪ 대상 좌표의 픽셀 값과 주변 픽셀 값을 동시에 사용
• 주로 마스크(mask) 연산을 이용함 (마스크 = 커널(kernel) = 윈도우(window) = 템플릿(template))

 

▪ 다양한 모양과 크기의 마스크

▪ 마스크의 형태와 값에 따라 필터의 역할이 결정됨
• 영상 부드럽게 만들기
• 영상 날카롭게 만들기
• 에지(edge) 검출
• 잡음 제거

 

▪ 3x3 크기의 마스크를 이용한 공간적 필터링

 

▪ 3x3 크기의 마스크를 이용한 공간적 필터링 (Con’t)
• (1, 1) 좌표에서 필터링

 

▪ 33 크기의 마스크를 이용한 공간적 필터링 (Con’t)
• (2, 1) 좌표에서 필터링

▪ 최외곽 픽셀 처리

▪ OpenCV 필터링에서 지원하는 가장자리 픽셀 확장 방법

▪ 기본적인 2D 필터링

cv2.filter2D(src, ddepth, kernel, dst=None, anchor=None, delta=None, borderType=None) -> dst

• src: 입력 영상
• ddepth: 출력 영상 데이터 타입. (e.g) cv2.CV_8U, cv2.CV_32F, cv2.CV_64F -1을 지정하면 src와 같은 타입의 dst 영상을 생성

• kernel: 필터 마스크 행렬. 실수형.
• anchor: 고정점 위치. (-1, -1)이면 필터 중앙을 고정점으로 사용
• delta: 추가적으로 더할 값 • borderType: 가장자리 픽셀 확장 방식
• dst: 출력 영상