[OpenCV] 16. 이미지 피라미드

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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이미지 피라미드(Image pyramides) 는 영상의 크기를 단계적으로 축소 또는 확대해서 피라미드처럼 쌓아놓는 것을 말한다.

영상을 분석할 때 작은 이미지로 빠르게 확인하고 다음 단계 크기의 영상으로 분석하는 식으로 정확도를 높이는 것이 효율적이고, 영상의 크기에 따라 분석하는 내용이 다를 수 있다.

 

16.1 가우시안 피라미드

가우시안 필터를 적용한 후에 이미지 피라미드를 구현하는 것을 말한다.

• dst = cv2.pyrDown(src [, dst, dstsize, borderType])
• dst = cv2.pyrUp(src [, dst, dstsize, borderType])
  • src : 입력 영상, Numpy 배열
  • dst : 결과 영상
  • dstsize : 결과 영상 크기
  • borderType : 외곽 보정 방식

cv2.pyrDown() 함수는 가우시안 필터를 적용하고 모든 짝수 행과 열을 삭제하여 입력 영상의 1/4 크기로 축소한다. dstsize 인자는 원하는 결과 크기를 지정할 수 있지만, 아무 크기나 지정할 수는 없어서 사용하기 까다롭다.

cv2.pyrup() 함수는 0으로 채워진 짝수 행과 열을 새롭게 삽입하고 가우시안 필터로 컨볼루션을 수행해서 주변 픽셀과 비슷하게 만드는 방법으로 4배 확대한다.

 

16.2 라플라시안 피라미드

cv2.pyUp() 함수는 4배로 확대할 때 없던 행과 열을 생성해서 가우시안 필터를 적용하기때문에 원래의 영상만큼 완벽하지 않다.

원본 영상에서 cv2.pyUp()으로 확대한 영상을 빼면 원본과 확대본의 차이가 되는데, 이것을 보관해 두었다가 확대 영상에 더하면 원본을 완벽히 복원할 수 있다. 원본과 cv2.pyUp() 함수를 적용한 영상의 차이를 단계별로 모아두는 것을 라플라시안 피라미드 라고 한다.

 

라플라시안 피라미드로 영상 복원

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./img/taekwonv1.jpg')

# Reduce the original video using a Gaussian pyramid
smaller = cv2.pyrDown(img)

# Enlarge the reduced video using a Gaussian pyramid
bigger = cv2.pyrUp(smaller)

# Subtract the enlarged video from the original
laplacian = cv2.subtract(img, bigger)

# Restore by adding a Laplacian image to an enlarged image
restored = bigger + laplacian

# output result
merged = np.hstack((img, laplacian, bigger, restored))
cv2.imshow('Laplacian Pyramid', merged)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

라플라시안 피라미드는 영상의 복원 목적 뿐만 아니라 경계 검출에도 활용할 수 있다.

 

REFERENCE

• 소스 코드 참고(저자 GitHub 주소)

GitHub - dltpdn/insightbook.opencv_project_python

 

• OpenCV 공식문서

OpenCV: OpenCV modules