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Canny Edge와 Hough Transform을 이용한 차선 검출(4)
이번 시간에 도전할 이미지는 아래 이미지입니다. 지난 시간까지 우리가 작성한 코드에 위 이미지를 넣어보면... 어라? 에러가 뜨네요.디버깅을 해보니 Canny Edge Detect의 결과가 아래처럼 아무 것도 나오지 않는군요. Canny Edge Detect의 Threshold를 너무 높게 잡아서 발생한 문제입니다. Canny(imageROI, cannyImg, (grayImg.rows + grayImg.cols) / 4, (grayImg.rows + grayImg.cols) / 2); 지난 시간에 사용한 이미지는 아주 선명해서 위의 Threshold로도 경계선을 검출해냈지만 이번에 사용한 이미지는 약간 흐려서 경계선 검출이 안되는군요.날씨가 안 좋거나 어두운 경우, 혹은 카메라의 포커스가
![[Python] OpenCV를 이용한 Image Diff](https://img.zoomtrend.com/2017/08/24/a0105618_599e29de1954c.png)
[Python] OpenCV를 이용한 Image Diff
틀린 그림 찾기 게임이 있다고 가정합니다.이를 눈으로 찾기는 아주 어렵지만,이를 자동으로 해 주는 프로그램이 있다면 편하겠죠? 이를 검색을 해 보았더니, Image Difference with OpenCV and Python 라는 블로그가 존재 하더군요.(해당 소스 참조, 약간 수정된게 있었는지 버전 문제인지 ... 작업했던 기억이...) 뭐 소스나 기타 등등은 제외하고 OpenCV 버전 및 이를 돌리는 것도 X-Window에 의존성을 갖는지라, 맥에서 시작했다가가상머신의 우분투서버에서 돌려보았습니다.(대신 X-Window 가 실행되고 있어야 합니다) 결론은, 위에처럼 Original 이미지와 Modified 이미지가 있으면 이 이미지에서틀린 부분만 찾아주는 것입니다. 우분투 16.04 LTS (
Anisotropic Diffusion (비등방확산필터, 이등방확산필터)
안녕하세요! 오래간만에 포스팅을 합니다. 오늘 포스팅할내용은 Anisotropic Diffusion (이등방확산필터) 입니다. 이 필터는 1990년에 발표된 논문입니다. Pietro Perona 와 Jitendra Malik 의 공저로서 " Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion" 라는 논문을 발표 했습니다.우선 비등방확산(이등방확산)이라는것이 무엇이냐? >>자세한것은 위키를 참조하세요 공간 내에서 어느 방향으로나 같은 확률을 가지고 움직이는 자유로운 브라운 운동과 같이 전 방향으로 동일한 확률의 값을 가지는 경우를 등방성 확산(isotropic diffusion) 이라고 합니다.우리가 흔히 알고 있으며, 대중
OpenCV 직선 검출 - 허프 변환(Hough transform)
이번 포스팅은 이미지에서 직선을 검출하기 위한 허프 변환에 대해서 알아 보겠습니다. 허프 변환으로 직선을 검출하기 위해서는 먼저 이미지의 경계선을 검출해야 합니다. 이미지의 경계선을 검출하는 방법에 대해서는 Canny Edge Detector 포스팅을 참조하기 바랍니다. 우선 중학교 수학시간에 배운 x, y 좌표축에서 직선의 방정식을 기억해봅시다. y = ax + b a : 직선의 기울기, b : y 절편 x, y 좌표평면 위에 임의의 점 p1(1, 1) 이 있다고 가정해보겠습니다.점 p1(1, 1)을 지나는 직선은 무수히 많이 존재하고 각각의 직선은 모두 다른 기울기와 y 절편을 가지게 됩니다.직선의 방정식에 x = 1, y = 1 을 대입해서 b에 관해서 풀어보면 아래처럼 직선의 기울기 a와
![[웹툰단행본] 『통제구역관리부』 1권 후기 : 이상한 변칙과 기이한 일들이 일어나는 공간에 대하여](https://img.zoomtrend.com/2026/06/09/1780996474-SE-5eda86fa-0d63-4afd-b8dd-b801879fed52.jpg)
