잠토의 잠망경

HoughLineP 아래와 같은 공식으로 처리된다. Roi를 이용한 차선 인식 알고리즘

Sharpening 목적 1.영상을 선명하게 edge검출 kernel = np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]]) dst = cv2.filter2D(src, -1, kernel) 응용 src = cv2.imread('circle.png') # edge를 선명하게 함 dst0 = cv2.GaussianBlur(src, (5,5), 10,10) # 잡음을 제거한다. dst1 = cv2.medianBlur(dst0, ksize=11) # edge만 남기기 kernel = np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]]) dst = cv2.filter2D(src, -1, kernel) dst2 = cv2.filter2D(dst1, -1, kernel) so..

Filter 종류 하기 내용을 참고 하였습니다. https://webnautes.tistory.com/1255 Filter Contents convolution Kernel과 src과 곱하고 blur kernel과 src과 곱, 평균 GaussianBlur medianBlur BilateralFilter 선형 처리 x, 엣지와 노이즈를 줄여줌, 부드러운 영상 convolution 이미지 convolution 방법 kernel과 image상에 대응되는 값끼리 곱하고 모두 더하기 그값을 중앙에 있는 값에 대치함 https://webnautes.tistory.com/1044 주의 이미지의 테두리(edge)의 경우는 계산하기 어려운데 두 가지 방법을 사용함 1. 빈 공간을 0으로 채우고 계산 2. 인접 영역의 ..