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[OpenCV] 비디오 생성 및 저장하기: cv2.VideoWriter() 사용 및 설명 소개  cv2.VideoWriter는 OpenCV에서 비디오 파일을 생성하거나 이미지를 비디오로 저장하는 함수입니다. 이 함수는 프레임을 순차적으로 비디오 파일로 저장할 때 사용되며, 비디오 코덱, 프레임 속도, 파일 형식을 지정할 수 있습니다. 비디오 처리가 끝난 후 결과를 저장하거나, 이미지를 비디오 파일로 변환할 때 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 비디오 저장을 위한 코덱과 출력 파일 설정fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # 코덱 설정 (예: XVID)out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))# 비디오 파일 또는 카메라 프레임을 읽어와 비디오로 .. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 카메라 및 비디오 파일에서 프레임 읽기: cv2.VideoCapture() 사용 및 설명 소개  cv2.VideoCapture는 OpenCV에서 비디오 파일 또는 카메라 스트림을 읽기 위한 함수입니다. 이 함수는 비디오 파일에서 프레임을 추출하거나, 실시간 카메라 입력을 받아 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에서 비디오 데이터를 다룰 때 필수적인 함수로, 객체 감지, 동작 분석, 비디오 처리 등 다양한 작업에 활용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법 (비디오 파일 읽기)import cv2# 비디오 파일 열기video = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')# 비디오 프레임 읽기while video.isOpened(): ret, frame = video.read() if not ret: break # 프레임을 .. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지의 엣지를 보호하며 부드럽게: cv2.medianBlur() 사용 및 설명 소개  cv2.medianBlur는 OpenCV에서 이미지를 부드럽게 만들고 노이즈를 제거하기 위한 필터 중 하나로, 미디언 블러(Median Blur) 필터를 적용합니다. 이 필터는 주어진 커널 크기 내의 픽셀 값을 정렬하여 중앙값(median)을 적용함으로써, 이미지의 노이즈(특히, 소금-후추 노이즈)를 제거하는 데 효과적입니다. 경계선(엣지)이 있는 이미지에서 경계를 유지하면서도 노이즈를 줄이기 위한 전처리 작업에 자주 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 미디언 블러 적용 (커널 크기: 5)blurred_image = cv2.medianBlur(image, 5)# 결과 이미지 창에 표시cv2.im.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 흐리게 만들기: cv2.GaussianBlur() 사용 및 설명 소개  cv2.GaussianBlur는 OpenCV에서 이미지를 부드럽게 만드는 함수로, 가우시안 블러(Gaussian Blur) 필터를 적용하여 이미지의 노이즈를 제거하거나 부드러운 효과를 줄 수 있습니다. 이 함수는 가우시안 커널을 사용하여 이미지의 각 픽셀 주변의 값을 평균 내어 부드럽게 처리합니다. 이미지 처리의 전처리 단계로 자주 사용되며, 특히 경계선 감지 및 객체 인식 전에 노이즈를 제거하는 데 유용합니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 가우시안 블러 적용 (커널 크기: 5x5)blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)# 결과 이미지 창에 표시cv2.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 색상 공간 변환: cv2.cvtColor() 사용 및 설명 소개  cv2.cvtColor는 OpenCV에서 이미지의 색상 공간을 변환하는 함수입니다. 이 함수는 그레이스케일로 변환하거나, BGR 이미지를 RGB 또는 HSV 등 다양한 색상 공간으로 변환하는 데 사용됩니다. 이미지 처리의 초기 단계에서 주로 사용되며, 색상 기반 이미지 분석, 필터 적용, 그리고 색상 관련 객체 검출에 자주 활용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# BGR 이미지를 그레이스케일로 변환gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)cv2.wait.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 축소: cv2.pyrDown() 사용 및 설명 소개  cv2.pyrDown는 OpenCV에서 이미지의 크기를 절반으로 줄이는 함수입니다. 이 함수는 피라미드 다운샘플링(pyramid downsampling) 기법을 사용해 이미지를 축소하며, 축소 과정에서 이미지의 부드러움을 유지합니다. 크기를 줄이는 작업은 이미지 처리에서 데이터 축소 또는 효율적인 연산을 위해 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 이미지를 절반 크기로 축소smaller_image = cv2.pyrDown(image)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Smaller Image', smaller_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()상.. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 이미지 확대: cv2.pyrUp() 사용 및 설명 소개  cv2.pyrUp는 OpenCV에서 이미지의 크기를 두 배로 확대하는 함수입니다. 이 함수는 피라미드 업샘플링(pyramid upsampling) 기법을 사용해 이미지를 확대할 때 부드러운 보간을 적용합니다. 크기를 단순히 두 배로 늘리기보다, 이미지의 질을 유지하면서 확대가 가능해 객체 감지 전처리나 이미지 증강 작업에서 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg')# 이미지를 두 배로 확대larger_image = cv2.pyrUp(image)# 결과 이미지 창에 표시cv2.imshow('Larger Image', larger_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows().. 2024. 9. 29.
[OpenCV] 원 찾기: cv2.HoughCircles() 사용 및 설명 소개  cv2.HoughCircles는 OpenCV에서 이미지 내 원을 검출하는 함수로, 허프 변환(Hough Transform) 알고리즘을 사용하여 동작합니다. 이 함수는 이미지에서 원의 중심과 반지름을 찾아내는 데 효과적이며, 동전 검출, 눈동자 추적, 기하학적 모양 인식 등의 작업에 자주 사용됩니다. 기본 사용법# 기본 사용법import cv2import numpy as np# 그레이스케일 이미지 읽기image = cv2.imread('input_image.jpg', 0)# 가우시안 블러 적용 (노이즈 제거를 위해)blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (9, 9), 2)# 허프 변환을 사용해 원 검출circles = cv2.HoughCircles(blurred_im.. 2024. 9. 29.
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