[go] Go 언어를 이용한 영상 내 컨투어 검출 및 추출 알고리즘
이 글에서는 Go 언어를 사용하여 영상 처리 알고리즘 중 하나인 컨투어(Contour) 검출과 추출에 대해 알아보겠습니다.
컨투어(Contour)란?
컨투어는 영상 내 객체의 경계를 나타내는 곡선입니다. 컨투어 검출은 영상 처리에서 주어진 영상 데이터에서 객체의 외곽선을 찾아내거나, 객체의 모양을 파악하는 데 사용됩니다.
영상 내 컨투어 검출 및 추출 알고리즘
여러 컨투어 검출 알고리즘 중 가장 널리 사용되는 방법은 캐니 에지 검출(Canny Edge Detection) 및 콘투어 트랙킹(Contour Tracing)입니다.
캐니 에지 검출은 영상 내에서 에지를 찾아내는 방법으로, 이미지의 밝기의 변화를 이용하여 에지를 찾아냅니다. 콘투어 트랙킹은 찾아진 에지 정보를 가지고 객체의 외곽선을 추출하는 과정입니다.
Go 언어를 이용한 컨투어 검출 알고리즘 구현
다음은 Go 언어를 이용하여 컨투어 검출 및 추출 알고리즘을 구현한 예제 코드입니다:
package main
import (
"fmt"
"gocv.io/x/gocv"
)
func main() {
img := gocv.IMRead("input.jpg", gocv.IMReadAnyColor)
if img.Empty() {
fmt.Println("이미지를 불러올 수 없습니다")
return
}
defer img.Close()
gray := gocv.NewMat()
defer gray.Close()
gocv.CvtColor(img, &gray, gocv.ColorBGRToGray)
edges := gocv.NewMat()
defer edges.Close()
gocv.Canny(gray, &edges, 100, 200)
contours := gocv.FindContours(edges, gocv.RetrievalExternal, gocv.ChainApproxSimple)
for _, c := range contours {
gocv.DrawContours(&img, c, color.RGBA{G: 255}, 2)
}
gocv.IMWrite("output.jpg", img)
}
위 코드는 Go의 gocv 패키지를 사용하여 컨투어 검출 알고리즘을 구현한 예제입니다.
이제 Go 언어를 사용하여 영상 처리 및 컨투어 검출 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있게 되었습니다.
결론
이상으로 Go 언어를 이용한 영상 내 컨투어 검출 및 추출 알고리즘에 대해 알아보았습니다. Go 언어를 활용하여 영상 처리 분야에서의 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있을 것입니다.
부가적인 자세한 내용은 아래 레퍼런스를 참고하세요.