[OpenCV] 15. 모폴로지

아래 내용은 파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트(이세우 저) 를 공부하며 정리한 내용들입니다.

모든 소스 코드를 확인하고 싶으시다면 제일 하단의 저자 GitHub 주소를 참고하시기 바랍니다.

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모폴로지(morphology) 는 영상 분야에서 노이즈 제거, 구멍 메꾸기, 연결되지 않은 경계 이어붙이기 등 형태학적 관점에서의 영상 연산을 말한다.

주로 형태를 다루는 연산이므로 바이너리 이미지를 대상으로 한다. 대표적인 연산은 침식과 팽창이며, 이 둘을 결합한 열림과 닫힘 연산 등이 있다.

15.1 침식 연산

침식(erosion) 은 원래 있던 객체의 영역을 깍아내는 연산이다. 연산을 위해서는 구조화 요소(structuring element) 라는 0과 1로 채워진 커널이 필요한데, 1이 채워진 모양에 따라 사각형, 타원형, 십자형 등을 사용할 수 있다.

침식 연산은 구조화 요소 커널을 입력 영상에 적용해서 1로 채워진 영역을 온전히 올려 놓을 수 없으면 해당 픽셀을 0으로 변경한다.

OpenCV는 구조화 요소 커널 생성을 위한 함수로 cv2.getStructuringElement() 를, 침식 연산을 위한 함수로 cv2.erode() 를 제공한다.

• cv2.getStructuringElement(shape, ksize[, anchor])
  • shape : 구조화 요소 커널의 모양 결정
    • cv2.MORPH_RECT : 사각형
    • cv2.MORPH_ELLIPSE : 타원형
    • cv2.MORPH_CROSS : 십자형
  • ksize : 커널 크기
  • anchor : 구조화 요소의 기준점, cv2.MORPH_CROSS에만 의미 있고 기본 값은 중심점(-1, -1)
• dst = cv2.erode(src, kernel [, anchor, iterations, borderType, borderValue])
  • src : 입력 영상, Numpy 객체, 바이너리 영상(검은색 : 배경, 흰색 : 전경)
  • kernel : 구조화 요소 커널 객체
  • anchor : cv2.getStructuringElement()와 동일
  • iterations : 침식 연산 적용 반복 횟수
  • borderType : 외곽 영역 보정 방법 설정 플래그
  • borderValue : 외곽 영역 보정값

침식 연산은 큰 물체는 주변을 깎아서 작게 만들지만 작은 객체는 아예 사라지게 만들 수 있으므로 아주 작은 노이즈를 제거하거나, 따로 떨어진 물체인데 겹쳐져서 하나의 물체로 보일 때 서로를 떼어내는 데도 효과적이다.

 

침식 연산

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./img/morph_dot.png')

# Structuring element kernel, Create rectangle(3 x 3)
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

# Apply erosion operation
erosion = cv2.erode(img, k)

# Output result
merged = np.hstack((img, erosion))
cv2.imshow('Erode', merged)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

결과를 보면 글씨가 전반적으로 홀쭉해지긴 했지만 작은 흰 점들로 구성된 노이즈가 사라진 것을 알 수 있다.

 

15.2 팽창 연산

팽창(dilatation) 은 침식과는 반대로 영상 속 사물의 주변을 덧붙여서 영역을 더 확장하는 연산이다. 구조화 요소 커널을 입력 영상에 적용해서 1로 채워진 영역이 온전히 덮이지 않으면 1로 채워 넣는다.

• dst = cv2.dilate(src, kernel[, dst, anchor, iterations, borderType, borderValue]) :
  • 모든 인자는 cv2.erode() 함수와 동일

팽창 연산

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./img/morph_hole.png')

# Structuring element kernel, Create rectangle(3 x 3)
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

# Apply dilatation operation
dst = cv2.dilate(img, k)

# Output result
merged = np.hstack((img, dst))
cv2.imshow('Dilation', merged)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

글씨가 조금 뚱뚱해지긴 했지만, 글씨 안의 점 노이즈가 사라졌다.

 

15.3 열림과 닫힘, 그 밖의 모폴로지 연산

Morphological Transformations — gramman 0.1 documentation

 

침식과 팽창 연산은 밝은 부분이나 어두운 부분의 점 노이즈를 없애는 데 효과적이다. 하지만 원래의 모양이 홀쭉해지거나 뚱뚱해지는 변형이 일어난다.

침식과 팽창 연산을 조합하면 원래의 모양을 유지하면서 노이즈만 제거할 수 있다.

 

모폴로지 연산

• 열림(Opening) 연산
  • 침식 → 팽창 연산 적용
  • 주변보다 밝은 노이즈 제거에 효과적
  • 맞닿아 있는 것으로 보이는 독립된 개체를 분리하거나 돌출된 픽셀을 제거
• 닫힘(Closing) 연산
  • 팽창 → 침식 연산 적용
  • 주변보다 어두운 노이즈 제거에 효과적
  • 끊어져 보이는 개체를 연결하거나 구멍을 메우는 데 사용
• 그래디언트(Gradient) 연산
  • 팽창 - 침식
  • 팽창한 결과에서 침식한 결과를 빼서 경계만 얻어낸 것
  • 경계 검출과 비슷한 결과를 얻을 수 있다.
• 탑햇(top hat) 연산
  • 원본 - 열림
  • 원본에서 열림 연산 결과를 빼면 밝기 값이 크게 튀는 영역을 강조
• 블랙햇(black hat) 연산
  • 닫힘 - 원본
  • 닫힘 연산 결과에서 원본을 빼면 어두운 부분을 강조

OpenCV는 열림과 닫힘 연산 등의 모폴로지 연산을 위해 함수를 제공한다.

• dst = cv2.morphologyEx(src, op, kernel [, dst, anchor, iteration, borderType, borderValue])
  • src : 입력 영상, Numpy 배열
  • op : 모폴로지 연산 종류 지정
    • cv2.MORPH_OPEN : 열림 연산
    • cv2.MORPH_CLOSE : 닫힘 연산
    • cv2.MORPH_GRADIENT : 그래디언트 연산
    • cv2.MORPH_TOPHAT : 탑햇 연산
    • cv2.MORPH_BLACKHAT : 블랙햇 연산
  • kernel : 구조화 요소 커널
  • dst : 결과 영상
  • anchor : 커널의 기준점
  • iteration : 연산 반복 횟수
  • borderType : 외곽 보정 방식
  • borderValue : 외곽 보정 값

 

열림과 닫힘 연산으로 노이즈 제거

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('./img/morph_dot.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('./img/morph_hole.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Structuring element kernel, Create rectangle(5 x 5)
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# Apply opening operation
opening = cv2.morphologyEx(img1, cv2.MORPH_OPEN, k)

# Apply closing operation
closing = cv2.morphologyEx(img2, cv2.MORPH_CLOSE, k)

# Output result
merged1 = np.hstack((img1, opening))
merged2 = np.hstack((img2, closing))
merged = np.vstack((merged1, merged2))
cv2.imshow('opening, closing', merged)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

 

모폴로지 탑햇, 블랙햇 연산

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./img/moon_gray.jpg')

# structuring element kernel, create rectangle(5 x 5)
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 9))

# apply top-hat operation
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, k)

# apply black-hat operation
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, k)

# output result
merged = np.hstack((img, tophat, blackhat))
cv2.imshow('tophat blackhat', merged)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

 

REFERENCE

• 소스 코드 참고(저자 GitHub 주소)

GitHub - dltpdn/insightbook.opencv_project_python

 

• OpenCV 공식문서

OpenCV: OpenCV modules