[python] 이미지 엣지 검출하기
이미지 엣지 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 엣지 검출은 이미지에서 물체의 윤곽을 찾는 과정으로, 이미지 처리나 객체 인식에 많이 사용됩니다. 파이썬을 사용하여 이미지 엣지를 검출하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
필요한 라이브러리 설치하기
이미지 엣지 검출을 위해 우리는 OpenCV 라이브러리를 사용할 것입니다. 아래의 명령을 사용하여 OpenCV를 설치해주세요.
pip install opencv-python
이미지 읽기
엣지 검출을 위해 우선 이미지를 읽어야 합니다. OpenCV의 imread 함수를 사용하여 이미지를 읽을 수 있습니다.
import cv2
# 이미지 읽기
image = cv2.imread('image.jpg')
이미지 전처리
이미지 전처리 단계에서는 이미지를 그레이스케일로 변환하거나 블러링 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서는 그레이스케일 변환을 사용하여 엣지 검출을 수행해보겠습니다.
# 그레이스케일로 변환
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
엣지 검출
그레이스케일 이미지를 사용하여 엣지를 검출할 수 있습니다. OpenCV의 Canny 함수를 사용하여 엣지 검출을 수행합니다. Canny 함수는 엣지를 감지하기 위해 이미지에서 그래디언트를 계산하고 히스테리시스 임계 값을 사용합니다.
# 엣지 검출
edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2)
threshold1과 threshold2 매개변수는 엣지 값을 결정하는 임계 값입니다. 이 값들을 조정하여 적절한 엣지를 얻을 수 있습니다.
결과 확인
마지막으로, 엣지가 검출된 이미지를 확인해보겠습니다.
# 결과 확인
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
위의 코드를 실행하면 엣지가 검출된 이미지가 화면에 출력됩니다.
이것으로 이미지 엣지 검출에 대해 알아보았습니다. OpenCV를 사용하면 파이썬에서 간편하게 이미지 엣지를 검출할 수 있습니다. 참조 섹션에서 관련 문서와 예제 코드를 확인할 수 있습니다.