1. 평균 필터링

평균 필터링은 주변 픽셀의 평균값을 사용하여 영상을 완화하는 기법입니다. 이를 통해 영상의 잡음을 제거하거나 흐릿한 효과를 줄 수 있습니다. 파이썬의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 평균 필터링을 수행할 수 있습니다.

import cv2

def average_filter(image, kernel_size):
    return cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))

위의 코드에서 image는 입력 영상이고, kernel_size는 필터 크기를 의미합니다. cv2.blur() 함수를 사용하여 평균 필터링을 수행하고, 결과 영상을 반환합니다.

2. 미디안 필터링

미디안 필터링은 주변 픽셀의 중간값을 사용하여 영상을 완화하는 기법입니다. 이를 통해 소금-후추 잡음과 같은 이상한 영상 효과를 제거할 수 있습니다. 파이썬의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 미디안 필터링을 수행할 수 있습니다.

import cv2

def median_filter(image, kernel_size):
    return cv2.medianBlur(image, kernel_size)

위의 코드에서도 image는 입력 영상이고, kernel_size는 필터 크기를 의미합니다. cv2.medianBlur() 함수를 사용하여 미디안 필터링을 수행하고, 결과 영상을 반환합니다.

3. 가우시안 필터링

가우시안 필터링은 영상의 픽셀을 평활화하는 기법으로, 주변 픽셀의 가중치를 적용하여 영상을 완화합니다. 가우시안 필터링은 영상에서의 블러 효과를 줄 때 주로 사용됩니다. 파이썬의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 가우시안 필터링을 수행할 수 있습니다.

import cv2

def gaussian_filter(image, kernel_size, sigma):
    return cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigma)

위의 코드에서 image는 입력 영상이고, kernel_size는 필터 크기를 의미하며, sigma는 가우시안 분포의 표준 편차를 의미합니다. cv2.GaussianBlur() 함수를 사용하여 가우시안 필터링을 수행하고, 결과 영상을 반환합니다.

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 사용한 영상 필터링 기법에 대해 알아보았습니다. 영상 필터링은 영상 처리에서 매우 중요한 기술이며, 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하여 효과적으로 구현할 수 있습니다. 추가적으로 다른 필터링 기법에 대해서도 학습해보시기 바랍니다.

참고 자료:

• OpenCV documentation