서로 다른 이미지를 정렬할 때 사용. Motion ModelTranslation (MOTION_TRANSLATION)- 이미지를 (x, y) 이동(translated)한 변환 모델Euclidean (MOTION_EUCLIDEAN)- 이미지를 (x, y) 이동 및 angle 회전한 변환 모델Affine (MOTION_AFFINE)- Affine 변환은 회전, 평행이동(shift), 배율 및 shear의 조합- 정사각형이 Affine 변환을 거치면 평행선은 평행을 유지하지만 직각으로 만나는 선은 직교를 유지하지 않음Homography (MOTION_HOMOHRAPHY)- 위에서 설명한 모든 변환은 2D 변환이지만, 호모그래피 변환은 일부 3D 효과를 설명할 수 있음(전부x)- 호모그래피를 사용하여 변환된 정..

왜 안열리지 한참 봤다. cv::VideoCapture cap(strRTSP); if (!cap.isOpened()) { AfxMessageBox(_T("RTSP open failed")); return; } RTSP는 열때 OpenCV 내부에서 ffmpeg 사용하여서, 실행 파일 경로에 "opencv_videoio_ffmpeg454_64.dll"이 빠져있으면 isOpened()가 false로 빠져버린다.... 끝.

Optical Flow Optical flow는 연속적인 프레임(Video) 사이에서 물체나 카메라의 움직임으로 인해 발생하는 차이. 이동을 나타내는 2D vector field이다. optical flow는 몇 가지 가정에 따라 작동한다. 개체의 픽셀 강도는 연속 프레임 간에 변경되지 않는다. 인접한 이웃 픽셀은 비슷한 움직임을 갖는다. 첫 번째 Frame의 pixel I(x, y, t) dt 시간 이후에 찍은 다음 Frame에서 거리 (dx, dy) 만큼 이동. 위 가정에서 해당 픽셀은 동일하고 강도는 변경되지 않음으로 아래 식과 같다. 우변에 테일러 급수를 취하고 공통항을 제거하고 dt로 나누면 아래와 같다. 위 방정식을 Optical Flow 방정식이라고 한다. (fx, fy는 이미지 gradie..

Histogram Equalization? 이미지의 히스토그램이 특정 영역에 집중되어 있으면 contrast(대비)가 낮아진다. 히스토그램 전체 영역에 고루 분포되어 있을 때 좋은 이미지. 특정 영역에 집중되어 있는 분포를 누적 분포 함수를 이용하여 골고루 분포시키는 작업을 Equalization이라고 한다. 이미지의 누적 분포 함수(cumulative distribution function) 값을 구하고 Histogram Equalization 공식에 대입하여 변환. cdf_min : cdf 중 가장 작은 값 MxN : 이미지 넓이 Example 다음 이미지를 토대로 평활화를 진행. 픽셀 값 : 각 픽셀의 gray scale 값 개수 : 픽셀 값에 대한 개수 누적 값 : cdf 평활화 : (4-4) /..

Gamma Correction Gamma Correction(감마 보정)은 이미지 밝기를 보정하는 방법 중 하나이다. 감마 보정은 입력 값과 매핑된 출력 값 사이의 비선형 변환을 사용하여 밝기를 보정한다. 비선형이기 때문에 모든 픽셀에 대해 동일하지 않다. γ(감마 값)이 γ 1이면 반대가 된다. 일반적인 밝기 보정과 차이점 일반적인 밝기 보정 공식은 다음과 같다. 각 픽셀에 a값을 곱하고, β값을 더하여 밝기를 조정한다. 일반적인 밝기 보정 공식으로 전반적인 밝기는 개선되었지만, 구름이 수치 포화로 인해 보이지 않게 되었다. 같은 그림에 감마 보정을 적용해보자. 감마 보정은 매핑이 비선형적이고 이전과 달리 수치 포화도가..

1. 노이즈 제거 Edge detection은 이미지의 노이즈에 민감하므로 첫 번째 단계에서 Gaussian filter를 사용하여 이미지의 노이즈를 제거한다. 2. 이미지의 Gradient 크기, 방향 구하기 노이즈가 제거된 이미지에 수평(Gx), 수직(Gy) 방향으로 Sobel kernel 필터링하여 파생 모델을 얻는다. 이 두 영상에서 다음과 같이 각 픽셀에 대한 Edge Gradient 및 방향을 찾을 수 있다. Gradient 방향은 항상 Edge에 수직이다. 3. 최댓값이 아닌 픽셀 0으로 만들기(Non-maximum Suppression) Gradient 크기와 방향을 얻은 후, Edge를 구성하지 않을 수 있는 불필요한 픽셀 제거를 위해 이미지 전체를 스캔한다. 위 그림에서 A는 Edge ..