[영상처리] openCV2 이미지 기본 연산, 색상 모델

잡음 생성

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

void salt(Mat &image, int snum)

{

    for (int n = 0; n < snum; n++)

    {

        int x = rand() % image.cols;

        int y = rand() % image.rows;

        if (image.channels() == 1)      // Gray

        {

            image.at<uchar>(y, x) = 0;  // 흰색 잡음

        }

        else if (image.channels() == 3) // RGB

        {

            image.at<Vec3b>(y, x)[0] = 255;

            image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 255;

            image.at<Vec3b>(y, x)[2] = 255;

        }

    }

}

int main()

{

    Mat image = imread("test.png");

    salt(image, 10000);

    imshow("salt", image);

    waitKey(0);

}

Mat &image 

• main에서 쓰고 있는 Mat 객체를 salt 함수에서 참조, 참조하지 않으면 main에서 반영 x

for 문 snum  

• 점 찍는 횟수

if(image.channels() == 1)  

• channel1 = GraySclae 
• channel3 = RGB

image.at<uchar>(y, x) = 255;

• unsinged char - 1byte, 0 ~ 255 표현
• y만큼 내려가고 x만큼 이동해서 그 좌표에 255 

image.at<Vec3b>(y, x)[0] = 255;     // B

image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 255;     // G

image.at<Vec3b>(y, x)[2] = 255;     // R

• RGB 3채널 이미지인 경우, 각각의 색상값에 잡음을 생성해주어야함.
• 0, 1, 2 = B, G, R 순서대로.

빨간색만 나타내기

• 만약 grayScale 이라면? return
• Mat.at<Vec3b>(y, x)[index] 함수 이용해서 빨간색만 추출하기
• 빨간색을 추출하기 위해, 파랑(B), 초록(G) 을 0으로 만들기.

void getRed(Mat &image)

{

    if (image.channels() == 1)

        return;

    for (int x=0; x < image.cols; x++)

    {

        for (int y=0; y < image.rows; y++)

        {

            image.at<Vec3b>(y, x)[0] = 0;

            image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 0;

        }

    }

}

void main()

{

Mat image = imread(“test.png”);

getRed(image);

imshow(“getGreen”, image);

waitKey(0);

}

CYAN만 나타내기 (CYAN = GREEN + BLUE)

void getCyan(Mat &image)

{

    if (image.channels() == 1)

        return;

    for (int x = 0; x < image.cols; x++)

    {

        for (int y = 0; y < image.rows; y++)

            image.at<Vec3b>(y, x)[2] = 0;

    }

}

흑백 반전

• at 함수를 이용해 최대값에서 현재 픽셀값을 빼서 색상을 반전시킬 수 있다.

void grayInverse(Mat &image, Mat &output)

{

    if (image.channels() != 1)

        return;

    output = image.clone();

    for (int y = 0; y < image.size().height; y++)

        for (int x = 0; x < image.size().width; x++)

            output.at<uchar>(y, x) = 255 - output.at<uchar>(y, x);

}

void main()

{

Mat image = imread(“test.png”, 0);

Mat out;

inverse(image, out);

imshow(“Original”, image);

imshow(“Inverse”, out);

waitKey(0);

}

컬러 반전

void colorInverse(Mat &image, Mat &output)

{

    if (image.channels() == 1)

        return;

    output = image.clone();

    for (int x = 0; x < image.cols; x++)

    {

        for (int y = 0; y < image.rows; y++)

        {

            output.at<Vec3b>(y, x)[0] = 255 - output.at<Vec3b>(y, x)[0];

            output.at<Vec3b>(y, x)[1] = 255 - output.at<Vec3b>(y, x)[1];

            output.at<Vec3b>(y, x)[2] = 255 - output.at<Vec3b>(y, x)[2];

        }

    }

}

명도 조절

• 명도를 조절하기 위해 변수 num 의 값 만큼 더한다.
• 255를 넘거나 0아래 값 예외 처리 해야함.

void brightness(Mat &image, Mat &output, int num)

{

    if (image.channels() != 1)

        return;

    output = image.clone();

    for (int y = 0; y < image.size().height; y++)

    {

        for (int x = 0; x < image.size().width; x++)

        {

           if (output.at <uchar>(y, x) + num > 255)

               output.at<uchar>(y, x) = 255;

           else

               output.at<uchar>(y, x) += num;

         }

    }

}

void main()

{

Mat image = imread(“test.png”, 0);

Mat out;

brightness(image, out, 50);

imshow(“Original”, image);

imshow(“밝기 조절”, out);

waitKey(0);

}

대비 조절 (밝은 곳 밝게, 어두운 곳 어둡게)

• 255를 넘거나 0아래 값 예외 처리 해야함.

void contrast(Mat &image, Mat &output)

{

    if (image.channels() != 1)

        return;

    output = image.clone();

    for (int y = 0; y < image.size().height; y++)

    {

        for (int x = 0; x < image.size().width; x++)

        {

            int pixel = output.at<uchar>(y, x);

            int contrast = (pixel - 128) / 2;

            if (pixel > 128)

            {

                if (pixel + contrast > 255)

                    output.at<uchar>(y, x) = 255;

                else

                    output.at<uchar>(y, x) += contrast;

            }

            else if (pixel < 128)

            {

                if (pixel + contrast < 0)

                    output.at<uchar>(y, x) = 0;

                else

                    output.at<uchar>(y, x) += contrast;

            }

        }

    }

}

색상 모델

Gray : 밝기 정보만으로 영상을 표현하는 것. 검정색 0 ~ 흰색 255까지 밝기 값(intensity)으로 픽셀 값을 표현함.

RGB : 가장 기본적인 색상모델. Color를 Red, Green, Blue 3가지 성분의 조합으로 생각하는 것.

HSV : Hue(색조), Saturation(채도), Value(명도) 3가지 성분으로 색을 표현하는 것. 

         원뿔(conic), 원기둥(cylindric) 두가지 형태 존재. 색의 차이를 정량적으로 수치화하는 방법에서 차이가 남.

YCbCr : RGB 모델에서 밝기성분(Y), 색차정보(Cb, Cr)를 분리하여 표현하는 색상 모델.

. 동아리 세미나를 듣고 정리한 것 입니다. 틀린 점은 지적해주시면 감사하겠습니다.