이진화, 객체 단위 분석

이진화개념

개념

• 영상의 픽셀 값을 0 또는 255로 만드는 연산

• 배경과 객체, 관심영역(ROI)와 비관심 영역으로 나누는 작업

• 방법
  • 임계값 연산을 이용

    $$g(x,y) = \begin{cases} 255 &\text{if } f(x,y) > T \\ 0 &\text{if } f(x,y) \leqq T \end{cases} \space\space\space\space\space(T: threshold)$$

    • 예시 이미지

      

    • threshold
      • THRESH_BINARY

        

      • THRESH_BINARY_INV

        

      • THRESH_OTSU
        • 입력 영상이 배경과 객체 두 개로 구성되어 있다고 가정하고, 임의의 임계값 $T$에 의해 나눠지는 두 픽셀 분포 그룹의 분산이 최소가 되는 $T$ 선택
        • THRESH_BINARY | THRESH_OTSU 와 같이 활용

   

 

지역 이진화

• 전역 이진화가 불균일한 조명 환경에 취약하다는 문제점

• 픽셀 또는 영역마다 다른 임계값을 사용하여 이진화를 수행하는 기법

예시 이미지

전역 이진화

지역 이진화

• adaptiveThreshold
  • OpenCV 적응형 이진화 함수

입력 영상

 

threshold

adaptiveThreshold

 

모폴로지 연산(morphology)

• 영상을 행태학적인 측면에서 다루는 기법

• 구조 요소 모폴로지 연산의 결과를 결정하는 커널, 마스크
  • getStructuringElement

• 예시 이미지

  

• 침식 연산
  • 구조 요소가 객체 영역 내부에 완전히 포함될 경우 고정적 픽셀을 255로 설정
  • 흰색의 객체 영역이 점점 줄어들고, 객체 내부의 홀(hole)이 커짐
  • erode

    

• 팽창 연산
  • 구조 요소와 객체 영역이 한 픽셀이라도 만날 경우 고정점 픽셀을 255로 설정
  • 흰색의 객체 영역이 점점 불어나고, 객체 내부의 홀(hole)이 채워짐
  • dilate

    

• 열기 연산
  • 침식 → 팽창
  • 작은 객체는 사라지고, 얇은 연결선이 끊어짐

입력 영상

지역 이진화 (OTSU)

열기연산

• 닫기 연산
  • 팽창 → 닫기
  • 작은 홀은 사라지고, 얇은 연결선이 두꺼워짐

• morphologyEx
  • MORPH_OPEN

    

  • MORPH_CLOSE

    

 

 

 

객체 단위 분석

• 흰색의 객체를 분할하여 객체 위치 및 크기 정보, ROI 추출, 모양 분석 등 특징을 분석

 

레이블링

• 동일 객체에 속한 모든 픽셀에 고유한 번호를 매기는 작업

• 입력은 이진 영상, 출력은 2차원 정수 행렬 형태의 레이블맵

• 픽셀의 연결 관계
  • 4-이웃 연결 관계
  • 8-이웃 연결 관계

• 메소드
  • connectedComponents
  • connectedComponentsWithStats

    

    

• 예시

 

 

외곽선 검출

• 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업

• 메소드
  • findContours 외곽선 검출 함수
    • RETR_LIST

      

    • RETR_CCOMP

      

    • RETR_TREE

      

    • hierarchy 생략

      

  • drawContours 외곽선 그리기 함수

입력 영상

이진화

외곽선 검출

 

외곽선 함수

• archLength 외곽선 길이 구하기

• contourArea 면적 구하기

• boundingRect 바운딩 박스 구하기

• minEnclosingCircle 바운딩 서클 구하기

• approxPolyDP 외곽선 근사화

• isContourConvex 컨벡스 검사