이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에서 모폴로지 연산은 중요한 역할을 합니다. OpenCV-Python 라이브러리는 모폴로지 연산을 수행하는 다양한 함수를 제공하며, 이를 활용하여 이미지의 형태를 조작하고 분석하는 것이 가능합니다.

모폴로지 연산 개요

모폴로지(Morphology) 연산은 이미지의 형태를 변형하고 수정하는 방법입니다. 이를 통해 객체의 크기, 모양 등을 변화시키거나, 객체 간의 연결 여부를 판단할 수 있습니다.

OpenCV-Python 라이브러리는 다음과 같은 모폴로지 연산 함수를 제공합니다:

• 이진화(Binary): 이미지를 이진화하여 흑백으로 변환합니다.
• 침식(Erosion): 객체의 경계를 깎아 내는 연산입니다.
• 팽창(Dilation): 객체의 경계를 확장하는 연산입니다.
• 열림(Opening): 침식 연산 후에 팽창 연산을 수행합니다. 작은 객체를 제거할 때 유용합니다.
• 닫힘(Closing): 팽창 연산 후에 침식 연산을 수행합니다. 작은 구멍을 메우는 데 유용합니다.
• 토폴로지 Gradient: 열림과 닫힘 연산의 차이를 구합니다.
• 헷지 변환(Hit-or-Miss Transform): 객체를 찾는 특수한 연산입니다.

모폴로지 연산 예제 코드

이미지의 모폴로지 연산을 실제로 수행해보겠습니다. 아래의 예제 코드는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지의 모폴로지 연산을 수행하는 간단한 예제입니다.

import cv2
import numpy as np

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread('example_image.png', 0)

# 구조화 요소 생성
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 이진화
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 침식 연산
eroded_image = cv2.erode(binary_image, kernel, iterations=1)

# 팽창 연산
dilated_image = cv2.dilate(binary_image, kernel, iterations=1)

# 열림 연산
opened_image = cv2.morphologyEx(binary_image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 닫힘 연산
closed_image = cv2.morphologyEx(binary_image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.imshow("Eroded Image", eroded_image)
cv2.imshow("Dilated Image", dilated_image)
cv2.imshow("Opened Image", opened_image)
cv2.imshow("Closed Image", closed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드에서는 example_image.png라는 이미지를 불러와 이진화 후 각각의 모폴로지 연산을 수행합니다. 연산 결과는 차례대로 침식된 이미지, 팽창된 이미지, 열림된 이미지, 닫힌 이미지로 출력됩니다.

결론

OpenCV-Python을 활용하여 이미지의 모폴로지 연산을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 필요한 형태 조작과 분석을 수행할 수 있습니다. 위의 예제 코드를 참고하여 실제 이미지에 적용해보면서 모폴로지 연산에 대한 이해를 더욱 향상시킬 수 있습니다.