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[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, ..
공부 2024. 12. 20. 15:34
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