OpenCV 컬러스케일

해당 포스팅은 OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신러닝 (황선규 저)를 보고 공부하며 개인적인 용도를 위해 정리한 글이다.

컬러 영상 픽셀 참조

• cv::imread("/path/to/src", cv::IMREAD_COLOR); 함수로 BGR 형식으로 불러온다.
• 각 컬러는 0 부터 255 까지, uchar 형태를 사용하며, 컬러스케일에서 하나의 픽셀은 기본적으로 BGR 값을 가지므로 cv::Vec3b 형을 가진다.
  • cv::Vec3b 는 크기가 3 인 uchar 의 배열이며 크기도 3 bytes 이다.
• 픽셀참조는 그레이스케일과 마찬가지로 cv::Mat::at() 함수 혹은 cv::Mat::ptr() 함수를 사용한다.

cv::Mat.at

• 템플릿으로 정의 되어있으므로 cv::Vec3b 으로 명시해준다.
• cv::Vec3b& pix = cv::Mat::at<cv::Vec3b>(i, j); 에서 $i, j$ 픽셀의 값을 반환하는데, 각 배열의 $0, 1, 2$ 번째 값은 B, G, R을 나타낸다.

cv::Mat.ptr

• at() 함수와 마찬가지로 cv::Vec3b 으로 명시해준다.
• cv::Vec3b* ptr = cv::Mat.ptr<cv::Vec3b>(i); 에서 $i$번째 행의 $j$ 번째 열은 ptr[j]로 표현할 수 있는데, ptr[j][0] 등으로 접근할 수 있다.

#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(void)
{
    cv::Mat src = cv::imread("/path/to/src", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::Mat dst(src.rows, src.cols, src.type());  // 입력 영상과 동일한 크기, 타입의 행렬 생성

    for (int i = 0; i < src.cols; i++)
    {
        for (int j = 0; j < src.rows; j++)
        {
            cv::Vec3b &pix = src.at<cv::Vec3b>(i, j);

            dst[0] = 255 - pix[0];  // 색상 반전
            dst[1] = 255 - pix[1];
            dst[2] = 255 - pix[2];
        }
    }

    cv::Mat dst2 = cv::Scalar(255, 255, 255) - src;  // 색상 반전은 주로 이 방법을 사용한다.

    cv::imshow("src", src);
    cv::imshow("dst", dst);

    cv::waitKey(0);
    cV::destroyAllWindows();

    return 0;
}

색 공간 변환

• 실생활에서는 BGR 혹은 RGB 공간이라고 부르는 타입을 많이 사용하지만 영상처리에서는 HSV, YCrCb 등이 더 유리하다.

cv::cvtColor

• cv::cvtColor(src, dst, code, dstCn = 0);
  • code: 색공간 변환 코드. ColorConversionCodes 열거형 상수 중 하나를 지정한다.
    • cv::COLOR_BGR2GRAY, cv::COLOR_BGR2HSV, …
    • COLOR_BGR2GRAY: BGR 을 GRAY 로 변환한다. 공식은 $Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B$이다.
    • COLOR_GRAY2BGR: GRAYSCALE을 BGR로 변환한다. 공식은 $R = G, B = Y$이다.
    • 그 외에 여러 코드가 있고 여러 계산식이 존재한다.

HSV

• H: 색상 (hue)
• S: 채도 (saturation)
• V: 명도 (value)
• BGR 에서 HSV 로 변환할 때 H 는 0 부터 179 사이의 정수, S 와 V 는 0 부터 255 사이의 정수로 표현한다.
• 색상 값은 주로 $0^\circ$부터 $360^\circ$ 로 표현하지만 uchar 자료형은 256 이상은 표현할 수 없으므로 각도를 2로 나눈 값을 H 에 저장한다.
• 함수의 입력 영상이 0 부터 1 사이의 값으로 정규화 된 CV_32FC3 라면 H 는 0부터 360 사이의 실수로, S 와 V 는 0부터 1 사이의 실수값으로 표현 된다.

YCrCb

• Y: 휘도 (luminance)
• Cr, Cb: 색상 혹은 색차 (chrominance)
• BGR 에서 YCrCb 로 변환할 때 Y 는 그레이스케일 계산 공식과 완전 동일하다.
• CrCb 는 색상 정보만 갖고 밝기 정보는 갖지 않으므로 그레이스케일 정보와 색상 정보로 분리하여 처리 할 유용하다.

#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(void)
{
    cv::Mat src = cv::imread("path/to/src", cv::IMREAD_COLOR);

    cv::Mat dst;
    cv::Mat dst2;

    cv::cvtColor(src, dst, cv::COLOR_BGR2GRAY);  // 그레이스케일로 변환
    cv::cvtColor(src, dst2, cv::COLOR_BGR2HSV);  // HSV 스케일로 변환

    cv::imshow("src", src);
    cv::imshow("dst", dst);
    cv::imshow("dst", dst2);  // cv::imshow 는 BGR 컬러스케일을 상정하므로 HSV, YUV 등은 부적합하다.

    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

cv::split()

• 색상 채널을 나눈다.
• cv::split(src, mv);
  • mv: 분리 된 1채널 행렬을 저장 할 std::vector<cv::Mat>

cv::merge()

• 분리 된 색상 채널을 합친다.
• cv::merge(mv, dst);
  • mv: 분리 된 색상채널들이 담겨있는 std::vector<cv::Mat>
  • dst: 출력 영상

#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(void)
{
    cv::Mat src = cv::imread("path/to/src", cv::IMREAD_COLOR);

    std::vector<cv::Mat> mv;

    cv::split(src, mv);  // BGR 을 각 채널로 나눈 행렬
    
    cv::Mat b = mv[0];  // 각 채널 영상을 저장
    cv::Mat g = mv[1];
    cv::Mat r = mv[2];

    cv::Mat dst;
    cv::merge(mv, dst);  // 나눈 행렬들을 다시 합침

    cv::Mat bgr;
    cv::hconcat(mv, bgr);

    cv::imshow("src", src);
    cv::imshow("dst", dst);
    cv::imshow("bgr", bgr);

    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}