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목록1차 미분 마스크 (2)
My Vision, Computer Vision
[딥러닝 공부] 1차, 2차 미분 마스크, 에지 검출
이 글은『정성환, 배종욱, OpenCV-Python으로 배우는 영상 처리 및 응용, 생능출판2020년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다. https://mvcv.tistory.com/37이 글에서 이어집니다.프리윗(Prewitt) 마스크프리윗 마스크는 로버츠 마스크의 단점을 보완하기 위해 고안되었다. 차분을 1회 계산하는 로버츠 마스크와 달리 프리윗 마스크는 차분이 3번 계산되기 때문에 에지의 강도가 강하며, 수직과 수평 에지를 동등하게 찾는 데 효과적이다.수직 마스크-101-101-101수평 마스크-1-1-1001111 dst1과 dst2에서 수직, 수평 에지가 잘 검출된 것을 확인할 수 있고 두 결과를 합친 최종 출력 Prewitt edge 또한 수직과 수평 에지 모두 잘 검출된 ..
[딥러닝 공부] 이미지 샤프닝, 블러링, 1차 미분 마스크
이 글은『정성환, 배종욱, OpenCV-Python으로 배우는 영상 처리 및 응용, 생능출판2020년)』에서 공부한 내용을 토대로 작성되었다.회선(Convolution)마스크의 크기가 3 * 3이고 입력 이미지와 출력 이미지의 크기가 같다고 하자. 이 때 한 픽셀에서 컨볼루션 연산을 수행하면 그 픽셀의 주변 8픽셀까지 출력 픽셀에 관여하게 된다. 마스크의 값을 잘 조절하면 블러링, 샤프닝 등과 같이 원하는 특징을 부각시켜 출력 이미지를 만들 수 있게 된다. 블러링# 이미지 파일 경로image_path = "~~/~~/001.jpg"image = cv2.imread(image_path)image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 가우시안 블러링(커널 크기, ..