딥러닝 탐구생활

오늘은 canny edge detector를 이용해 이미지에서 강한 경계 부분을 찾아보는걸 해보자.  import cv2# 이미지 불러오기 (그레이스케일로 변환)image = cv2.imread('/my_dir/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 가우시안 블러를 적용하여 노이즈 제거 (옵션)blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)# Canny 에지 검출 적용edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=50, threshold2=150)# 결과 출력 & 저장cv2.imwrite('/my_dir/edge_image.jpg',edges)cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('E..

오늘은 라플라시안을 통해 이미지에 블러 여부를 판단하는 로직을 만들어보자.  라플라시안(Laplacian)이란 무엇인가? - 이미지의 2차 미분을 계산하여 픽셀의 밝기 변화를 강조하는 방법  1차 미분과 경계 검출: 이미지의 밝기 값은 공간적으로 변환한다. 이 변화를 1차 미분하면 밝기 값이 급격히 변하는 위치, 즉 경계(edge)를 찾을 수 있다. 하지만 1차 미분은 밝기 변화의 방향에 민감하며, 노이즈에도 영향을 받을 수 있다.2차 미분과 라플라시안: 라플라시안 변환은 이미지의 2차 미분을 사용한다. 2차 미분은 이미지의 곡률을 측정하며, 밝기 값이 급격히 변하는 위치를 더욱 강조한다. 라플라시안 변환은 이미지에서 경계와 같은 고주파 성분을 추출하는 데 강력한 도구이다. 이 변환을 통해 이미지의 샤프..

opencv로 비디오를 프레임 이미지로 읽어서 저장하는것까지 해보았는데, 이번엔 그 해당 이미지에 특정 좌표를 그려넣는걸 해보자. import cv2# 비디오 파일 경로video_path = '/my_dir/input_video.mp4'# 출력 비디오 경로output_video_path = '/my_dir/output_video_with_rectangle.mp4'# 비디오 캡처 객체 생성cap = cv2.VideoCapture(video_path)# 원본 비디오의 속성 가져오기width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)# Vi..