[go] 이미지 히스토그램
이미지의 픽셀 값 분포를 시각적으로 표현하는 히스토그램은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에서 중요한 도구입니다. 히스토그램은 이미지의 밝기, 색상 또는 다른 속성에 따른 픽셀 분포를 보여줍니다. 이를 통해 이미지의 대비, 밝기, 색조 등을 분석할 수 있습니다.
이미지 히스토그램 생성
Python을 사용한 예제 코드
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 흑백 이미지로 읽기
hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0,256])
plt.plot(hist)
plt.title('Image Histogram')
plt.show()
위 예제 코드는 Python 및 OpenCV를 사용하여 이미지의 히스토그램을 생성하는 방법을 보여줍니다. 이미지를 흑백으로 읽은 후 cv2.calcHist 함수를 사용하여 히스토그램을 계산하고, matplotlib을 이용하여 시각화합니다.
이미지 히스토그램 활용
이미지의 히스토그램은 이미지 개선, 임계값 처리, 히스토그램 평활화 등 다양한 이미지 처리 작업에 활용됩니다. 특히, 이미지의 밝기와 대비를 조정하거나 이미지를 이진화할 때 히스토그램을 분석하여 적절한 처리 방법을 결정할 수 있습니다.
이러한 방법을 통해, 이미지 히스토그램은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 중요한 도구로 자리잡았으며, 다양한 응용이 가능합니다.
이번 글에서는 이미지 히스토그램에 대해 간단히 알아보았습니다. 이미지 처리 및 컴퓨터 비전에 대한 추가 지식을 갖고 싶다면, 관련 문헌 및 온라인 자료를 찾아보시기 바랍니다.