이미지 경계 검출은 컴퓨터 비전 및 디지털 이미지 처리에서 중요한 작업입니다. 경계 검출은 이미지에서 객체의 윤곽을 찾는 것으로, 다양한 응용 프로그램에 사용됩니다.

이번 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 이미지 경계 검출을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 설치

이미지를 처리하기 위해 OpenCV와 NumPy 라이브러리가 필요합니다. 아래 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install opencv-python
pip install numpy

2. 이미지 읽기

먼저, 이미지를 읽어 들이기 위해 OpenCV를 사용합니다. 다음 코드를 사용하여 이미지를 로드합니다.

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

3. 이미지 전처리

경계 검출을 하기 전에 이미지를 전처리해야 합니다. 일반적으로 그레이스케일로 변환하는 것이 좋습니다. 이를 위해 다음 코드를 사용합니다.

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 경계 검출 알고리즘 적용

이제 이미지에 경계 검출 알고리즘을 적용해보겠습니다. 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나인 Canny 알고리즘을 사용하겠습니다. 다음 코드를 사용하여 경계를 검출합니다.

edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2)

threshold1과 threshold2는 경계를 감지하기 위한 픽셀 강도 범위를 지정하는 매개변수입니다. 이 값을 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

5. 결과 이미지 출력

마지막으로, 경계 검출이 적용된 이미지를 출력합니다. 다음 코드를 사용하여 결과 이미지를 화면에 표시합니다.

cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

전체 코드

import cv2

# 이미지 읽기
image = cv2.imread('image.jpg')

# 이미지 전처리
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 경계 검출 알고리즘 적용
edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

이상으로 Python을 사용하여 이미지 경계 검출을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV를 사용하여 다양한 경계 검출 알고리즘을 적용할 수 있으며, 여러 매개변수를 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.