[python] 이미지 코너 검출하기

05 Dec 2023

python

이미지 코너 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 사용되는 기술로, 이미지 상에서 관심 있는 포인트의 위치를 찾는 것입니다. 코너는 이미지에서 변화가 큰 지점으로, 객체의 윤곽선이나 모서리를 나타냅니다. 이번 예제에서는 Python을 사용하여 이미지 코너를 검출하는 방법을 살펴보겠습니다.

OpenCV 설치하기

이미지 처리를 위해 OpenCV 라이브러리를 사용할 것입니다. 아래 명령을 사용하여 OpenCV를 설치합니다.

pip install opencv-python

이미지 로드하기

먼저, 이미지 파일을 로드해야 합니다. 아래 코드를 사용하여 이미지를 불러올 수 있습니다.

import cv2

# 이미지 파일 로드
image = cv2.imread('image.jpg')

# 이미지를 그레이 스케일로 변환
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

이미지 코너 검출하기

이제 OpenCV의 cornerHarris 함수를 사용하여 이미지의 코너를 검출할 수 있습니다. 아래 코드를 사용하여 코너를 검출합니다.

# 코너 검출을 위한 Harris 코너 검출 함수 적용
corners = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 코너 검출 결과를 표시하기 위한 임계값 설정
threshold = 0.01 * corners.max()

# 이미지 상에 코너가 검출된 부분을 표시
for i in range(corners.shape[0]):
    for j in range(corners.shape[1]):
        if corners[i,j] > threshold:
            cv2.circle(image, (j,i), 3, (0,255,0), -1)

위 코드에서 cornerHarris 함수는 그레이 스케일 이미지와 코너 검출에 사용되는 필터 크기 등의 매개변수를 전달합니다. 코너 검출 결과는 corners 변수에 저장되며, 이 값을 기준으로 임계값 이상인 코너만 표시합니다.

결과 확인하기

마지막으로, 코너 검출 결과를 확인해 봅시다. 아래 코드를 사용하여 이미지의 코너를 표시합니다.

# 이미지 출력
cv2.imshow('Corners', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드를 실행하면 원본 이미지 상에 코너가 표시된 결과가 출력됩니다.

참고 자료

이 예제에서는 OpenCV를 사용하여 이미지 코너를 검출하는 방법을 알아보았습니다. 이미지 코너는 객체의 특징을 나타내는 중요한 포인트이며, 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용됩니다. OpenCV를 사용하면 쉽게 이미지 코너를 검출할 수 있으며, 이를 활용하여 다양한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.