이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 영상에 임계값 처리를 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 임계값 처리는 영상 처리에서 매우 중요한 기법 중 하나이며, 영상의 특정 영역을 분리하거나 강조하는 데 사용됩니다.

임계값 처리란?

임계값 처리는 영상에서 주어진 임계값보다 크거나 작은 픽셀의 값을 수정하는 기법입니다. 이 기법은 영상에서 특정 영역 또는 객체를 강조하여 분리할 때 유용하게 사용됩니다. 임계값 처리는 영상 이진화, 객체 검출, 경계 검출 등 다양한 영상 처리 알고리즘의 기반이 되는 중요한 기법입니다.

파이썬을 사용한 임계값 처리 구현

파이썬의 OpenCV 라이브러리를 활용하여 임계값 처리를 구현할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

import cv2

def apply_threshold(image, threshold):
    # 영상을 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 임계값을 적용하여 이진화 처리
    _, binary = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    return binary


# 영상 파일 읽기
image = cv2.imread("image.png")

# 임계값 처리 적용
threshold_value = 128
processed_image = apply_threshold(image, threshold_value)

# 결과 영상 출력
cv2.imshow("Processed Image", processed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위 코드에서 apply_threshold 함수는 입력 영상에 임계값을 적용하여 이진화 처리된 영상을 반환합니다. cv2.threshold 함수를 사용하여 임계값 이상인 픽셀은 255로 설정하고, 임계값 이하인 픽셀은 0으로 설정합니다.

위 코드를 실행하면 image.png 파일의 영상에 임계값 처리를 적용한 결과 영상이 출력됩니다.

추가 정보

• OpenCV 공식 문서: https://docs.opencv.org/
• 파이썬 공식 사이트: https://www.python.org/

이상으로 파이썬을 사용한 영상 임계값 처리 기법에 대해 알아보았습니다. 이 기법을 응용하여 다양한 영상 처리 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.