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[c++] 이미지 분할

이미지 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업 중 하나이며, 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 이미지를 공통적인 속성에 따라 여러 영역으로 나누는 프로세스를 말합니다. 이미지 분할을 통해 객체 인식, 영상 신호 처리, 의료 이미징, 로봇 공학 및 자율 주행차에 활용될 수 있습니다.

이미지 분할 알고리즘

1. 임계값 처리 (Thresholding)

임계값 처리는 이미지 상의 각 픽셀을 미리 정의된 임계값에 따라 여러 그룹으로 분류하는 가장 간단한 형태의 이미지 분할 기법입니다.

// OpenCV를 이용한 임계값 처리 예제
cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat binaryImage;
cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

2. K-평균 군집화 (K-Means Clustering)

K-평균 군집화는 이미지에서 특정 영역을 그룹화하기 위해 사용되며, 각 그룹은 대표적인 색상으로 표현됩니다.

// OpenCV를 이용한 K-평균 군집화 예제
cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");
cv::Mat reshapedImage = image.reshape(1, image.rows * image.cols);
cv::Mat reshapedImage32f;
reshapedImage.convertTo(reshapedImage32f, CV_32F);
cv::Mat labels, centers;
cv::kmeans(reshapedImage32f, 3, labels,
           cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1.0),
           3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers);

3. 윤곽선 검출 (Contour Detection)

윤곽선 검출은 이미지에서 객체의 윤곽선을 찾는 기술로, 객체의 외부 경계를 식별하여 분할하는 데 사용됩니다.

// OpenCV를 이용한 윤곽선 검출 예제
cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat binaryImage;
cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(binaryImage, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

요약

이미지 분할은 객체 인식, 영상 처리 및 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 위에서 언급된 알고리즘은 이미지 분할을 위해 널리 사용되는 기본적인 방법들이며, 실제 응용 프로그램에 따라 다양한 고급 방법이 적용될 수 있습니다.

참조:

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