꼰대코더

이미지의 각 픽셀에 들어있는 R, G, B 값을 새로운 R′, G′, B′ 값으로 변환하려면 Color Transform(색 변환) 기법을 고려할 수 있습니다.OpenCV는 내부적으로 BGR 순서를 사용하므로 예제를 읽을 때 채널 순서에 주의하세요.예시(스캔된 채널의 최대값이 다음과 같을 때 — OpenCV 배열은 BGR 순서):R 채널 최댓값 = (10, 10, 230) G 채널 최댓값 = (10, 230, 10) B 채널 최댓값 = (230, 10, 10) 목표: 스펙트럼(명도·색분포)을 넓혀 대비를 개선하고 싶다면, 각 채널의 타겟 값을 다음처럼 조정할 수 있습니다.목표 R = (1, 1, 250) 목표 G = (1, 250, 1) 목표 B = (250, 1, 1) 이렇게 채널별로 값을 재배치..

findContours 의 옵션에 CV_RETR_EXTERNAL 을 적용하면 아래와 같이 붉은 선 좌표를 추출한다. 하얀 사각형 안에 들어 있는 검정 사각형의 좌표도 필요로 할 경우가 있다. 필자는 결함 검사 프로그램에서 하얀 부분은 검사 영역, 검은 부분은 비 검사 영역으로 비주얼로 보여줄 필요가 있어서 모든 좌표가 필요했다. 이럴 경우 findContours 의 옵션에 CV_RETR_TREE 를 넣어 추출해 보자.cv::Mat bw = cv::imread(".....");std::vector> contours;std::vector hierarchy;cv::findContours(image_mask_inverse, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPRO..

오른쪽으로 3.5 도 기울어짐 B/W 이미지 이 기울어진 물체의 외곽 좌표들을 아래와 같이 findContours 를 이용하여 추출 할 수 있다.cv::Mat bw = cv::imread("..... ");std::vector> contours;std::vector hierarchy;cv::findContours( bw , contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 하지만 기울림으로 인하여 인위적인 계단이 생겼기 때문에 이 경우에는 196 포인트의 좌표가 추출 된다. 이 계단 형태의 좌표들을 상쇄하여 심플한 직선 좌표를 얻고자 한다면 approxPolyDP 를 이용하여 contours 결과값을 가공하자.std::vector> appr..

일과 관련해서 이미지 중의 Barcode를 자동으로 찾아내서 디코딩하는 라이브러리를 조사해 보았다. *Windows VC++환경(어디까지나 가지고 있는 특정 이미지를 사용)라이브러리결과참고OpenCV (cv::barcode::BarcodeDetector)위치 특정 불가VER 4.80 이상 필요zbar 같은 바코드영역들을  하나로 묶어서 결과 출력 x64 버젼이 필요ZXing같은 바코드영역들이 수평으로 존재하지 않는 한 각각 다른 결과로 출력다운로드  결국 ZXing 을 선택하게 되었다. #include #include "opencv2/opencv.hpp"#include "ReadBarcode.h"#include "BarcodeFormat.h"int main(int argc, char** argv){  ..

과제findContours 에 RETR_EXTERNAL 옵션을 주면 가장 외곽의 연결된 선의 좌표들을 추출하는데, 만약 그 외곽선의 일부가 약한 픽셀로 되어 있다면 결과는 봉쇄되지 않은 contour로 인해 안쪽의 contour 좌표들도 결과로 추출되게 된다.결과적으로 가장 외곽의 contour만 추출하고자 한다.  아이디어모든 contour의 포인터들을 하나의 벡터에 집어넣고 그 벡터를 convexHull 로 처리하면 외곽에 완만한 곡선의 결과 포인트들만 얻을 수 있다.처리속도를 고려한다면 모든 포인트들을 전부 벡터에 넣을 필요는 없고 간격을 두고 처리하는 것도 좋은 아이디어이다.※ convexHull 과 approxPolyDP 의 차이점은 approxPolyDP 가 모든 contour 포인트들 대상으..

과제아래와 같이 영수증을 모아 스캔한 이미지가 있고 영수증 영역을 각각 분리하고자 한다. 아이디어1. 위에 4장은 세로로 길고 아래 한장은 옆으로 눕혀있다.2. 위의 4장은 세로이므로 흑백 이미지로 변환한 후 세로로 길게 (3 x 40) 모펄러지 필터를 적용하자3. 2의 필터로 문자들간에 거리가 40픽셀 이하는 하나로 묶여지게 되었고 큰 덩어리로 서로 분리 되었다.    큰 틀안에 독립된 덩어리들도 존재하지만 5번에서 처리.4. findContours 실시하여 먼저 덩어리의 면적 순으로 내림정렬를 시킨다. 5. 작은 덩어리들은 큰 덩어리 내 혹은 겹치지 않는지 조사하여 합체 시키고, 외에 존재하는 덩어리들은 한 묶음으로 하기 위해 시작점과 끝점을 벡터에 등록한다.6. 큰 덩어리는 빨간색으로 작은 덩어리들..

아이디어1. 흑백으로 변환하여 contour 를 실시2. approxPolyDP로 contour 결과로 부터 꼭지점이 4개(4개의 코너)인 것 중 가장 면적이 넓은 contour를 기억approxPolyDP 알고리즘은 정확한 형태를 추출하는게 아니라 contours를 간단화 하는 것이다.contour의 형태에 적게 공헌하는 포인트들은 제거되고 형태에 공헌을 많이 하는 코너들은 남게 되는 것이다.옵션의 epsilon 은 작을수록 제거되는 포인트들은 줄게되고 큰값 일수록 많은 포인트들이 제거되어 간단화가 크게 이루워 진다.3. boundingRect 로 사각형의 좌표와 사이즈를 추출 주의) 노이즈가 심한 경우 contour결과에 영향을 줄 수 있으니 필터링에 신경을 더 써야 할 경우가 있다.번호판 보다 더 ..

칼라 이미지를 그레이스케일로 변환시에 OpenCV는 아래 함수를 사용한다.cv::cvtColor(color, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); 위의 함수는 표준 변환 비율( 0.299 ∙ Red + 0.587 ∙ Green + 0.114 ∙ Blue) 을 사용한다. 이는 인간의 눈에는 Green이 민감하게 반응하기 때문에 제일 반영 비율이 높다. 하지만 필요에 따라서는 똑같은 비율을 사용하고자 할 때가 있을 것이며 아래의 함수를 사용하면 간단히 적용 가능하다.단, 위의 함수에 비해 속도는 상당히 느려진다.cv::transform(color, gray, cv::Matx13f(0.333, 0.333, 0.333));처리 시간 테스트사용 이미지: 17500 x 12812  Pixels (224...

Windows 에서 GUI 개발은 MFC 보다 UI도 풍부하고 다루기 쉬운 C# 으로 개발하는게 편리하다.이러한 .NET 환경에서 OpenCV(C++) 을 사용하기 위해서는 Wrapper 인 OpenCVSharp 을 이용하는 방법도 있으나 interface를 새로 알아야 한다는 단점이 있다. 하지만 직접 OpenCV를 C++ 그대로 사용하고자 할때는 C++/CLI(Managed Code와 Native C++ 혼용) 환경을 이용하자.프로젝트 생성 방법 GUI(C#) 에서 읽어들인 BMP 메모리를 C++/CLI 에 전달하여 OpenCV로 처리한 후 결과 이미지를 다시 GUI에 전달하는 방법은 아래와 같이 .NET Managed memory 와 Native Heap memory에의 변환 처리가 필요하다. 1...

아래 이미지의 빨간 라인의 픽셀의 값들을 알아 보고자 하자. 출발 포인트를 (200, 100), 도착 포인트를 (250, 180) 이라 할 때 방법 1) 마스크 이미지를 이용cv::Mat image = cv::imread("image");cv::Point A(200,100); cv::Point B(250,180); // 바탕이 검정이 마스크 이미지를 생성// 또는  cv::Mat mask(image.size(), uchar(0), CV_8UC1); cv::Mat1b mask(image.size(), uchar(0));// 출발점과 끝점을 잇는 하얀선을 그림cv::line(mask, A, B, cv::Scalar(255)); std::vector points1; cv::findNonZero(mask, po..