OpenCV의 윤곽 기능 탐색

OpenCV의 윤곽 기능 : 물체 감지 및 모양 분석에 대한 깊은 다이빙

OpenCV의 findContours 기능은 컴퓨터 비전의 초석으로 이미지 내에서 객체 모양 및 경계를 식별하고 분석 할 수 있습니다. 경계를 따라 유사한 색상 또는 강도의 연속 지점을 연결하는 곡선으로 정의 된 윤곽은 객체 감지에서 이미지 분할에 이르기까지 다양한 응용 분야에 중요합니다.

오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 인 OpenCV는 실시간 컴퓨터 비전 응용 프로그램을위한 강력한 도구입니다. findContours 기능은 이미지 세분화, 모양 분석 및 객체 감지에 특히 유용합니다. 이 기사는이 기능을 이해하고 적용하는 포괄적 인 안내서를 제공합니다.

주요 학습 지점 :

• 이미지 처리에서 윤곽의 개념과 컴퓨터 비전의 중요성을 파악하십시오.
• OpenCV의 findContours 기능을 구현하여 객체 경계를 감지하고 분석합니다.
• findContours 매개 변수와 윤곽 감지에 미치는 영향에 대한 철저한 이해를 얻으십시오.
• 물체 감지, 모양 분석 및 특징 추출을 포함하여 윤곽의 실제 적용을 탐색하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차 :

• OpenCV는 무엇입니까?
• 윤곽 이해
• findContours 의 작동 방식
• findContours 매개 변수
• 윤곽의 실제 적용
• 자주 묻는 질문

OpenCV : 강력한 툴킷

OpenCV는 이미지 인식, 모션 추적 및 기능 감지를 포함하여 이미지 및 비디오 처리를위한 다양한 도구를 제공합니다. 윤곽 감지는 중요한 구성 요소로서 물체 모양의 식별 및 분석을 허용합니다.

윤곽 : 객체 경계 정의

윤곽은 연속 지점을 균일 한 색상 또는 물체의 경계를 따라 강도로 연결하는 곡선입니다. 기본적으로 이미지에서 개체의 개요 또는 가장자리를 나타냅니다. 이를 통해 컴퓨터 비전 작업에서 특정 모양을 식별하고 조작하는 데 귀중합니다. 응용 프로그램에는 객체 감지, 모양 분석 및 이미지 분할이 포함됩니다. 윤곽을 식별하면 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 이미지 내에서 객체 경계를 정의합니다.
• 면적 및 주변과 같은 속성을 결정하기 위해 모양을 분석합니다.
• 배경에서 객체를 분리하여 이미지를 분할하십시오.

위에서 볼 수 있듯이, 물체 (병 및 동전)의 경계와 모양은 OpenCV의 윤곽 함수를 사용하여 배경에서 세분화하여 식별됩니다.

윤곽의 중요성

윤곽은 중요한 모양과 구조적 세부 사항을 보존하면서 이미지 데이터를 단순화합니다. 이 효율성은 객체 현지화 및 식별이 필요한 작업에 중요합니다.

findContours 의 작동 방식

OpenCV의 findContours 기능은 이진 이미지 (흑백 픽셀의 이미지)에서 윤곽을 추출합니다. 이것은 에지 식별을 단순화합니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

1. 그레이 스케일 변환 : 이미지를 그레이 스케일로 변환합니다.
2. 임계 값 : 이진 이미지를 생성하기 위해 임계 값을 적용합니다.
3. 윤곽 감지 : findContours 사용하여 이진 이미지에서 윤곽을 감지합니다.

 CV2 가져 오기
Numpy를 NP로 가져옵니다

# 그레이 스케일 변환
image = cv2.imread ( "image.jpg", cv2.imread_grayscale)

# 임계 값
_, thresh = cv2.threshold (이미지, 127, 255, cv2.thresh_binary)
thresh = cv2.bitwise_not (Thresh)

# 컨투어 감지
컨투어, _ = CV2.FindContours (Thresh, cv2.retr_external, cv2.chain_Approx_simple)

# 윤곽을 그리십시오
contour_image = np.zeros_like (image, dtype = np.uint8)
cv2. drawContours (contour_image, 컨투어, -1, (255, 255, 255), 2)
cv2.imwrite ( 'contour.jpg', contour_image)
cv2.imshow ( '컨투어', contour_image)
cv2.waitkey (0)
cv2.destroyallwindows ()

입력 및 출력 예 :

findContours 매개 변수

findContours 함수의 매개 변수는 출력에 큰 영향을 미칩니다. 이러한 매개 변수를 이해하는 것은 효과적인 사용에 중요합니다.

• image : 입력 바이너리 이미지.
• mode : 윤곽 검색 모드 (예 : 외부 윤곽에 대한 cv2.RETR_EXTERNAL ).
• method : 윤곽 근사 방법 (예 : 단순화 된 근사치를위한 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ).

검색 모드 :

• cv2.RETR_EXTERNAL : 가장 바깥 쪽 윤곽 만 검색합니다.
• cv2.RETR_LIST : 계층 적 관계없이 모든 윤곽을 검색합니다.
• cv2.RETR_CCOMP : 2 단계 계층으로 모든 윤곽을 검색합니다.
• cv2.RETR_TREE : 전체 계층 적 트리 구조로 모든 윤곽을 검색합니다.

근사 방법 :

• cv2.CHAIN_APPROX_NONE : 모든 컨투어 포인트를 저장합니다.
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE : 필수 점 만 저장하여 윤곽을 압축합니다.

실제 응용 프로그램

윤곽은 수많은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 기본입니다.

• 물체 감지 및 인식 : 복잡한 장면에서 얼굴 감지, 문자 인식 및 객체 식별에 사용됩니다.
• 모양 분석 : 생물학적 연구, 의료 영상 및 제조 품질 관리에 필수적입니다.
• 기능 추출 및 객체 분류 : 형태를 기반으로 기능을 추출하고 객체를 분류하는 데 사용됩니다.
• 패턴 인식 및 매칭 : 템플릿 매칭 및 제스처 인식에 사용됩니다.

결론

OpenCV의 findContours 기능은 이미지 처리를위한 강력한 도구로 효율적인 객체 감지 및 모양 분석을 가능하게합니다. 사용을 마스터하면 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 광범위한 가능성이 열립니다.

주요 테이크 아웃 :

• 윤곽은 분석을 위해 물체 모양과 경계를 식별합니다.
• findContours 윤곽을 감지하여 이미지 데이터를 단순화합니다.
• findContours 매개 변수를 이해하는 것이 중요합니다.
• 윤곽에는 실제 실제 응용 프로그램이 광범위합니다.

자주 묻는 질문

Q1 : findContours 기능은 무엇입니까? A : 이진 이미지에서 윤곽을 감지하고 검색하여 객체 경계를 식별합니다.

Q2 : 이미지 처리의 윤곽은 무엇입니까? A : 객체의 경계를 따라 연속 지점을 비슷한 색상 또는 강도로 연결하는 곡선.

Q3 : 주요 findContours 매개 변수는 무엇입니까? A : image , mode 및 method .

(참고 : 이미지는 저자의 허가와 함께 사용됩니다.)

위 내용은 OpenCV의 윤곽 기능 탐색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!