스테레오 이미지 처리 및 깊이 맵은 컴퓨터 비전과 로봇학 분야에서 매우 중요한 작업입니다. 이 작업은 컴퓨터가 양 눈의 이미지를 사용하여 3D 공간에서 물체의 깊이 정보를 추정하는 것을 의미합니다. OpenCV는 스테레오 이미지 처리를 위한 다양한 함수와 알고리즘을 제공하며, 이를 활용하여 깊이 맵을 생성할 수 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 OpenCV를 활용하여 스테레오 이미지 처리 및 깊이 맵을 생성하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 이미지 로드하기

먼저, 스테레오 이미지를 로드해야 합니다. 각각의 이미지는 왼쪽 카메라와 오른쪽 카메라에서 촬영한 이미지인데, 이들을 이용하여 깊이 맵을 생성합니다. 아래 코드는 OpenCV의 imread() 함수를 사용하여 이미지를 로드하는 예시입니다.

import cv2

left_image = cv2.imread('left_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_image = cv2.imread('right_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

이 때, 이미지는 그레이스케일로 로드되어야 합니다. 깊이 맵을 생성하기 위해서는 이미지가 그레이스케일 형태여야 합니다.

2. 스테레오 이미지 매칭

다음으로, 스테레오 이미지를 매칭시켜야 합니다. 이는 각각의 이미지에서의 픽셀들 간의 관계를 찾아내는 과정입니다. OpenCV에서 스테레오 이미지 매칭을 위해 StereoBM 또는 StereoSGBM 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

아래 코드는 StereoBM 알고리즘을 사용하여 스테레오 이미지 매칭을 수행하는 예시입니다.

stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(left_image, right_image)

StereoBM_create() 함수는 StereoBM 객체를 생성하며, numDisparities와 blockSize 매개변수를 이용하여 알고리즘의 동작을 설정할 수 있습니다. compute() 함수는 이미지의 좌우 두 이미지를 입력으로 받고, 이를 기반으로 디스패리티(깊이 차이)를 계산합니다.

3. 깊이 맵 시각화하기

마지막으로, 계산된 디스패리티를 깊이 맵으로 시각화해보겠습니다. 아래 코드는 OpenCV의 normalize() 함수를 사용하여 디스패리티 값을 [0, 255]의 범위로 조정한 후, 깊이 맵을 그레이스케일 이미지로 변환하는 예시입니다.

normalized_disparity = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
depth_map = cv2.applyColorMap(normalized_disparity, cv2.COLORMAP_JET)
cv2.imshow('Depth Map', depth_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

normalize() 함수는 디스패리티 값을 정규화하고, applyColorMap() 함수는 그레이스케일 이미지를 컬러맵을 적용하여 컬러 이미지로 변환합니다. 마지막으로, imshow() 함수를 사용하여 깊이 맵을 화면에 표시합니다.

결론

이번 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 스테레오 이미지 처리 및 깊이 맵을 생성하는 방법에 대해 알아보았습니다. OpenCV의 다양한 함수와 알고리즘을 활용하면, 스테레오 이미지 처리 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. OpenCV를 사용하여 스테레오 이미지 처리에 대한 더 많은 기능을 탐색해보세요.