Computer Vision OpenCV

✔️ OpenCV 영상처리 Projects

• Affine Transform
  • 어파인 변환은 영상의 이동, 전단, 확대, 회전을 조합할 때, 직사각형이 평행사변형으로 변화되는 원리
  • 어파인 변환을 표현하는 방법은 2X3 행렬의 실수형에 회전, 크기, 이동 정보가 포함
  • 어파인 변환은 미지수가 6개이기 때문에 6개의 식이 필요로 하며 점 3개가 어디로 이동했는지 알아야 행렬로 표시 가능
  • 점 세개의 이동정보를 알면 어파인 행렬로 표시가 가능하고 마지막 점의 위치를 예측, 추정 가능

• Perspective Transform
  • 어파인 변환보다 자유도가 높은 투시변환
  • 직사각형보다 자유도가 높은 사다리꼴, 임의의 사각형으로 변환 가능
  • 투시변환은 3X3 행렬이며 하나는 비례상수 역할을 하기 때문에 실제 미지수는 8개
  • 8개의 미지수를 계산하기 위해 식 8개가 필요하며 점 4개가 어떻게 이동했는지 알아야 행렬 표시 가능

• getAffineTransform

  

• getPerspectiveTransform

  

• cvCreateTrackbar

   cvCreateTrackbar(const char* trackbar_name, const char* window_name, int* value, int count, CvTrackbarCallback on_change); 
  

• Web Cam에 실시간 ROI연산 적용

  • 원하는 피사체를 따로 분리하여 영상처리를 하고 싶은 경우 '관심영역 설정'을 해야하며 이때 사용하는 것이 RoI (Region of Interest)

  • 영상처리의 대표적인 이미지 예시로 Lenna.bmp 를 사용해서 왼쪽 눈과 오른 쪽 눈을 검출

  • 좌표계를 이용한 ROI 연산을 적용하여 오른쪽 눈을 관심영역으로 설정

    

• Track Bar Event 처리

  • 밝기와 명암을 조절하기 위한 2개의 트랙바가 있으며 각각 0~100 단위로 조정 가능