데이터 이진화는 컴퓨터 비전이나 패턴 인식 분야에서 일반적으로 사용되는 기술입니다. 이진화란 주어진 이미지나 데이터를 두 개의 값, 0과 1로 구분하는 것을 의미합니다. 즉, 데이터를 흑백(이진) 이미지로 변환하는 것입니다.

데이터 이진화의 목적

데이터 이진화의 목적은 주어진 데이터에서 중요한 정보를 추출하고, 잡음이나 불필요한 세부 사항을 제거하여 데이터 처리나 패턴 인식을 쉽게 만드는 것입니다.

데이터 이진화 방법

1. 전역 이진화(Global Binarization)

전역 이진화는 데이터의 전체적인 분포를 기반으로 데이터를 이진화하는 방법입니다. 전체 데이터의 평균값 또는 중간값 등을 기준으로 데이터를 구분합니다.

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Binarized Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 적응적 이진화(Adaptive Binarization)

적응적 이진화는 이미지의 내부적인 분포를 고려하여 작은 영역 단위로 데이터를 이진화하는 방법입니다. 작은 영역마다 적응적인 임계값을 계산하여 데이터를 구분합니다.

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Binarized Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

결론

데이터 이진화는 컴퓨터 비전이나 패턴 인식 분야에서 중요하게 사용되는 기술입니다. 이진화를 통해 데이터를 효과적으로 처리하고, 중요한 정보를 추출할 수 있습니다. 적절한 이진화 방법을 선택하여 데이터를 이진화해보세요.

참고 문서: OpenCV Documentation - Image Thresholding