해당 포스팅은 OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 (황선규 저)를 보고 공부하며 개인적인 용도를 위해 정리한 글이다.
이동 변환 (Translation Transform)
- 입력 영상을 가로 혹은 세로 방향으로 평행 이동 시키는 연산.
- 시프트 (Shift) 연산이라고도 한다.
- \[\begin{cases} x' = x + a \\ y' = y + b \\ \end{cases}\]
- $a, b$ 는 각각 $x, y$를 얼마만큼 평행 이동 시킬 것인지에 대한 수치이다.
- 이동에 대한 어파인 변환 행렬은 \(\begin{pmatrix} 1 & 0 &a \\ 0 & 1 & b \\ \end{pmatrix}\)의 형태이다.
- 어파인 변환 행렬을 구한 뒤
cv::warpAffine()함수를 사용하여 변환을 수행한다.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(void)
{
cv::Mat src = cv::imread("path/to/src");
cv::Mat dst1, dst2;
cv::Mat M1 = cv::Mat_<double>({2, 3}, {1, 0, 50, 0, 1, 50});
cv::Mat M2 = cv::Mat_<double>({2, 3}, {1, 0, 150, 0, 1, -50});
cv::warpAffine(src, dst1, M, cv::Size());
cv::waroAffine(src, dst2, M, cv::Size());
return 0;
}
전단 변환 (Shear Transform)
- 직사각형의 영상을 한쪽 방향으로 밀어서 평행사변형 모양으로 변형시킨다.
- 원점은 고정 시킨 뒤 가로세로 방향으로 이동시킨다.
- 입력 영상의 기준 픽셀의 위치에 따라 이동 정도가 달라진다.
- \[\begin{cases} x' = x + m_{x}y \\ y' = m_{y}x + y \\ \end{cases}\]
- 전단 변환에 대한 어파인 변환 행렬은 \(\begin{pmatrix} 1 & m_{x} & 0 \\ m_{y} & 1 & 0 \\ \end{pmatrix}\)이다.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(void)
{
cv::Mat src = cv::imread("path/to/src");
cv::Mat dst;
cv::Mat M = cv::Mat_<double>({2, 3}, {1, 0.2, 0, 0.2, 1, 0});
cv::warpAffine(src, dst, M, cv::Size());
return 0;
}
대칭 변환 (Flip Transform)
- 입력영상을 좌우 혹은 상하반전을 시키는 변환이다.
- \[\begin{cases} x' = w - 1 - x \\ y' = h - 1 - y \\ \end{cases}\]
- 좌우반전은 $x$ 축 방향으로 $-1$ 배 크기 변환 후 $x$ 축 방향으로 $w - 1$만큼 이동한다.
- 상하반전은 $y$ 축 방향으로 $-1$배 크기 변환 후 $y$축 방향으로 $h - 1$만큼 이동한다.
대칭 변환에 대한 어파인 변환 행렬은 \(\begin{pmatrix} -1 & 0 & w - 1 \\ 0 & -1 & h - 1 \\ \end{pmatrix}\)이다.
- 대칭 변환은 어파인 변환 행렬을 구해
cv::warpAffine()함수를 이용해도 되지만cv::flip()함수를 따로 제공하기도한다. cv::flip(src, dst, flipCode);flipCode:int를 받는 상수 열거형이며 양수면 좌우대칭, 0 이면 상하대칭, 음수면 상하좌우대칭을 둘 다 수행한다.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(void)
{
cv::Mat src = cv::imread("path/to/src");
cv::Mat dst;
cv::flip(src, dst, -1);
return 0;
}
크기 변환 (Scale Transform)
- 입력 영상의 전체적인 크기를 확대하거나 축소하는 변환이다.
- \[\begin{cases} x' = S_xX \\ y' = S_yY \\ \end{cases}\]
크기 조정에 대한 어파인 변환 행렬은 \(\begin{pmatrix} S_x & 0 & 0 \\ 0 & S_y & 0 \\ \end{pmatrix}\)이다.
- $S$의 값이 0보다 크면 확대, 0보다 작으면 축소된다.
- 어파인 변환 행렬을 통해 리사이징을 할 수도 있지만
cv::resize()함수를 기본으로 제공한다. cv::resize(src, dst, dsize, fx, fy, interpolation);dsize: 출력 영상의 크기를 상수로 명시해준다.fx, fy: 출력 영상의 크기를 가로세로의 비율로 지정해준다.interpolation: 영상의 확대 및 축소를 진행할 때의 보간법을 명시한다.INTER_NEAREST: 속도가 가장 빠르지만 화질의 저하가 심하다.INTER_LINEAR: 속도도 빠르고 화질도 충분히 좋기 때문에default값으로 설정 되어있으며, 실무에서도 많이 사용 된다.INTER_CUBIC, INTER_LANCZOS4: 화질이 우선시 되는 경우 사용한다. 속도는 상대적으로 느리다.INTER_AREA: 영상의 축소를 진행 할 때 사용한다.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(void)
{
cv::Mat src = cv::imread("path/to/src");
cv::Mat dstUp, dstDown;
cv::resize(src, dstUp, cv::Size(), 1.2, 1.2, cv::INTER_LINEAR);
cv::resize(src, dstDown, cv::Size(), 0.8, 0.8, cv::INTER_AREA);
return 0;
}
회전 변환 (Rotatation Transform)
- 특정 좌표를 기준으로 영상을 원하는 각도만큼 회전시킨다.
- \[\begin{cases} x' = \cos{\theta}x + \sin{\theta}y \\ y' = -\sin{\theta}x + \cos{\theta}y \\ \end{cases}\]
회전 변환에 대한 어파인 변환 행렬은 \(\begin{pmatrix} \cos{\theta} & \sin{\theta} & 0 \\ -\sin{\theta} & \cos{\theta} & 0 \\ \end{pmatrix}\)이다.
cv::getRotationMatrix2D()함수를 이용하면 좀 더 쉽게 어파인 변환 행렬을 얻을 수 있다.- 위 함수는 또한 원점이 아닌 특정 지점을 기준으로 회전하는 어파인 변환 행렬을 얻을 수 잇다.
cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale);center: 회전 기준점angle: 회잔 반경을 나타내며 양수는 반시계, 음수는 시게방향으로 회전한다.
- 단순히 $90^\circ$ 회전을 하고 싶다면
cv;:rotate()함수를 사용한다. cv::rotate(src, dst, rotateCode);rotateCode: 어느 방향으로 몇 $^\circ$만큼 회전 시킬 것인지 명시한다.ROTATE_90_CLOCKWISE: $90^\circ$만큼 시계 방향으로 회전한다.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE: $90^\circ$만큼 반시계 방향으로 회전한다.ROTATE_180_CLOCKWISE: $180^\circ$만큼 시계 방향으로 회전한다.- …
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#include "opencv2/opencv.hpp"
int main(void)
{
cv::Mat src = cv::imread("path/to/src");
cv::Mat dst;
cv::Mat M = cv::getRotationMatrix2D(cv::Point(10, 10), 15, 1);
cv::warpAffine(src, dst, M, cv::Size());
return 0;
}